🌟SVM实现多分类的三种方案🌟
发布时间：2025-03-18 23:17:56来源：
支持向量机（SVM）最初设计用于二分类任务，但通过巧妙的策略，也能解决多分类问题！以下是三种经典方案👇：
第一种是一对一（One vs One, OvO）策略。这种方法为每一对类别训练一个SVM模型，最终通过投票决定类别归属。虽然模型数量随类别增加呈指数增长，但它能有效提升分类精度。💪
第二种是一对多（One vs Rest, OvR）策略。每个类别都被单独视为正类，其余类别合为负类进行训练。这种方法简单高效，适合类别较多的情况，但可能因不平衡数据导致误判。🧐
第三种则是直接多分类方法，如Crammer-Singer方法。它直接优化多分类目标函数，构建一个多输出的单一模型，避免了多次训练的繁琐过程。这种方法理论性强，但在实际应用中需谨慎调参。🧐
无论选择哪种方式，SVM在多分类领域的潜力都值得深入挖掘！🚀
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