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- Qu'est-ce qu'un inconvénient de la classification One-VS-All?
- Pourquoi la classification binaire est meilleure que la classification multiclasse?
- Qu'est-ce que la classification One-VS-All?
- Que fait réellement toute la méthode de la régression logistique?
Qu'est-ce qu'un inconvénient de la classification One-VS-All?
Un inconvénient est que l'ensemble de données sur lequel chaque classificateur est formé devient déséquilibré car il y a beaucoup plus d'exemples négatifs que ceux positifs pour chaque classificateur.
Pourquoi la classification binaire est meilleure que la classification multiclasse?
La classification binaire peut être utilisée pour une variété d'applications telles que la détection du spam et la détection de fraude, tandis que la classification multicallasse et multibel est souvent utilisée dans la reconnaissance d'image et les tâches de classification des documents.
Qu'est-ce que la classification One-VS-All?
Tout fournit un moyen de tirer parti de la classification binaire. Compte tenu d'un problème de classification avec n solutions possibles, un O-VS. -Toute la solution se compose de n classificateurs binaires distincts - un classificateur binaire pour chaque résultat possible.
Que fait réellement toute la méthode de la régression logistique?
La classification One-VS-All est une méthode de classification multi-classes. Il peut être décomposé en divisant le problème de classification multi-classes en plusieurs modèles de classificateur binaire. Pour les étiquettes de classe k présentes dans l'ensemble de données, les classificateurs binaires k sont nécessaires dans la classification multi-classes en un VS.
