ml-多类别分类:一对多

天凉玩个锤子IP属地: 山东
字数 226

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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