python中使用logistic回归的一对一和一对所有多类分类

Question

这是我对OvO和OvA的理解： 一对一是二元分类，就像香蕉对橘子。一对所有/Rest分类将其转化为多个不同的二进制分类问题。 我在python中对这两种策略的实现产生了非常相似的结果：

卵子

model = LogisticRegression(random_state=0, multi_class='ovr', solver='lbfgs')
model.fit(x,y)
model.predict(x)

OvO：

    model = LogisticRegression()
    model.fit(x,y)
    model.predict(x)

我想确认我的理解和实现是正确的，因为我得到了类似的结果。 我需要使用logistic回归实现OvO和OvA策略进行多类分类

Answer 1

我最终使用sklearn内置类来实现oneVsRestClassifier和OneVsOneclassifier