第二種方法：從演算法入手
傳統的邏輯回歸只能處理二分類問題，對於多分類任務，主要有如下兩種方案。
某個分類演算法有n類，將某一類和另一模擬較作為二分類問題，總共可分為cn2
c_^cn
2種不同的二分類模型，給定乙個新的樣本點，求出每種二分類對應的概率，概率最高的一類作為新樣本的**結果。
某個分類演算法有n類，將某一類和剩餘的模擬較作為二分類問題，n個類別進行n次分類，得到n個二分類模型，給定乙個新的樣本點，求出每種二分類對應的概率，概率最高的一類作為新樣本的**結果。
第二種方式是修改logistic回歸的損失函式，讓其適應多分類問題。這個損失函式不再籠統地只考慮二分類非1就0的損失，而是具體考慮每個樣本標記的損失。這種方法叫做softmax回歸，即logistic回歸的多分類版本。
機器學習 邏輯回歸 多分類問題
from sklearn.linear model import logisticregression 1 penalty 使用指定正則化項 預設 l2 2 dual n samples n features取false 預設 3 c 正則化強度，值越小正則化強度越大 4 fit intercept...
機器學習 邏輯回歸2 多分類問題和過擬合問題
邏輯回歸1 現實生活中常遇到很多多分類學習任務，有些二分類學習方法可以直接推廣到多分類，但在現實更多情形下，我們是基於一些策略，利用二分類學習器來解決多分類問題。利用二分類學習器進行的多分類學習可以分為三種策略 給定資料集d x1,y1 x2,y2 xm,y m d x1,y 1 x2,y 2 x ...
XGBoost解決多分類問題
xgboost官方給的二分類問題的例子是區別蘑菇有無毒，資料集和 都可以在xgboost中的demo資料夾對應找到，我是用的anaconda安裝的xgboost，實現起來比較容易。唯一的梗就是在終端中執行所給命令 xgboost mushroom.conf 時會報錯，是路徑設定的問題，所以我乾脆把x...