ovr（one vs rest），一對剩餘的意思，有時候也稱它為 ova（one vs all）；一般使用 ovr，更標準；
ovo（one vs one），一對一的意思；
1）ovr
2）ovo
3）區別c=1.0：正則化的超引數，預設為 1.0；
multi_class='ovr'：scikit-learn中的邏輯回歸預設支援多分類問題，分類方式為 'ovr'；
solver='liblinear'、'lbfgs'、'sag'、'newton-cg'：scikit-learn中優化損失函式的方法，不是梯度下降法；
多分類中使用 multinomial （ovo）時，只能使用 'lbfgs'、'sag'、'newton-cg' 來優化損失函式；
當損失函式使用了 l2 正則項時，優化方法只能使用 'lbfgs'、'sag'、'newton-cg'；
使用 'liblinear' 優化損失函式時，正則項可以為 l1 和 l2 ；
1）例（3 種樣本型別）：logisticregression() 預設使用 ovr
2）使用 ovo 分類
3）使用所有分類資料
4）分析1）ovr 的封裝
ovr = onevsrestclassifier(二分類演算法的例項物件)：得到乙個可以解決多分類的例項物件；
ovr.fit(x_train, y_train)：擬合多分類例項物件；
2）ovo 的封裝
通俗理解OvO與OvR
本人已經打算將這一系列博文做成動畫趣味科普的形式來呈現，感興趣的話可以點這裡。假設現在訓練資料集的分布如下圖所示 其中a，b，c代表訓練資料的類別 如果想要使用邏輯回歸演算法來解決這種3分類問題，可以使用ovo。ovo one vs one 是使用二分類演算法來解決多分類問題的一種策略。從字面意思可...
機器學習 邏輯回歸
邏輯回歸 線性回歸的式子，作為邏輯回歸的輸入 適用場景 二分類 線性回歸的輸入 sigmoid函式 分類 0,1 概率值 計算公式 當目標值為1時 損失函式的變化 當目標值為0時 損失函式的變化 下面用乙個例項來說明邏輯回歸的用法 癌症概率 部分資料的截圖如下 資料描述 699條樣本，供11列資料，...
機器學習 邏輯回歸
coding utf 8 import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.model selection import train test split import matplotlib.pyplot as plt 用於畫圖 from ...