一般情況下svm有兩種多類劃分的方法，一種是one vs rest另外一種是pairwise。
下面是我根據所閱讀的文獻對兩種多類劃分的理解，請大蝦看看是否正確，並且還附帶有問題
1）one vs rest。
假如我有四類要劃分（也就是4個label），他們是a、b、c、d。於是我在抽取訓練集的時候，分別抽取a所對應的向量作為正集，b,c,d所對應的向量作為負集；b所對應的向量作為正集，a,c，d所對應的向量作為負集；c所對應的向量作為正集，a,b,d所對應的向量作為負集；d所對應的向量作為正集，a,b,c所對應的向量作為負集，這四個訓練集分別進行訓練，然後的得到四個訓練結果檔案，在測試的時候，把對應的測試向量分別利用這四個訓練結果檔案進行測試，最後每個測試都有乙個結果f1(x),f2(x),f3(x),f4(x).於是最終的結果便是這四個值中最大的乙個。
2）pairwise。
還是假設有四類a,b,c,d四類。在訓練的時候我選擇a,b; a,c; a,d; b,c; b,d;c,d所對應的向量作為訓練集，然後得到六個訓練結果，在測試的時候，把對應的向量分別對六個結果進行測試，然後採取投票形式，最後得到一組結果。
問題：1，我的上面的理解是否正確？2、投票機制具體是如何實現的，不知道什麼意思。
非常感謝！
發信人: skynet (愛鱷人), 信區: ai
標 題: re:svm多類劃分問題
發信站: bbs 水木清華站 (mon jul 12 10:59:49 2004), 站內
you are right.
投票是這樣的.
a=b=c=d=0;
(a, b)-classifier 如果是a win,則a=a+1;otherwise,b=b+1;
(a,c)-classifer 如果是a win,則a=a+1;otherwise, c=c+1;
...
(c,d)-classifer 如果是a win,則c=c+1;otherwise,d=d+1;
the decision is the max(a,b,c,d)
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一般情況下svm有兩種多類劃分的方法，一種是one vs rest另外一種是pairwise。1 one vs rest。假如我有四類要劃分 也就是4個label 他們是a b c d。於是我在抽取訓練集的時候，分別抽取a所對應的向量作為正集，b,c,d所對應的向量作為負集 b所對應的向量作為正集，...
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