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ml-多类别分类：一对多

ml-多类别分类：一对多

作者: 天凉玩个锤子 | 来源:发表于2019-11-28 23:39 被阅读0次

目标：使用逻辑回归来解决多类别分类问题
分类算法：“一对多”(one-vs-all)

将多个类中的一个类记为正向类(y=1)，然后将其他所有类都标记为负向类，这个模型记为h_\theta^{(1)}(x)

同理，接着将另一个类标记为正向类(y=2)，将其他类标记为负向类，这个模型记为h_\theta^{(2)}(x)

以此类推得到一系列模型。
h_\theta^{(i)}(x)=p(y=i|x;\theta)
i = (1,2,3,...,k)


思路：将所有分类机都运行一遍，然后对每一个输入遍历都选择最高可能性的输出变量。

训练这个逻辑回归分类器：h_\theta^{(i)}(x)，其中i对于每一个可能的y=i。

利用训练后的模型进行预测：
输入新的x值，即在各个分类器里面都输入x，然后选择i使得h_\theta^{(i)}(x)最大，即：
\max_ih_\theta^{(i)}(x)

此即为多类别分类方法，在所有分类器的输出中选出最高的概率值，预测y就是那个值。

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