Multiclass Classification One-vs-all

、Multiclass Classification One-vs-all

如何使用逻辑回归 (logistic regression) 来解决多类别分类问题，具体来说，我想通过一个叫做"一对多" (one-vs-all) 的分类算法？什么是多类别分类问题？

下面就是多类别分类器的基本思想：（其实一句话总结，还是将复杂问题化简为基础问题，将多类别分类问题转化为多个二值分类问题，然后可以求解出多个预测函数hi(x)，当有新的x到来时，就可以将其带入所有的预测函数中，计算中max时的i值，即可得到其所在的分类。）

在我们便有了三个分类器，且每个分类器都作为其中一种情况进行训练。总之，我们已经把要做的做完了，现在要做的就是训练这个逻辑回归分类器 h(i) ，其中 i 对应每一个可能的 y=i 。最后，为了做出预测，我们给出输入一个新的 x 值，用这个做预测，我们要做的就是在我们三个分类器，里面输入 x ，然后选择一个让 h 最大的 i ，基本的挑选分类器的方法，选择出哪一个分类器是可信度最高效果最好的，那么就可认为得到一个正确的分类，无论i值是多少 ，我们都有最高的概率值，我们预测 y 就是那个值。