多分类

在机器学习领域，多分类问题是指目标变量具有两个以上类别的分类任务。与二分类问题不同，多分类算法需要将实例分配到多个互斥的类别之一。理解问题的本质是选择合适算法的第一步。常见的基础算法包括逻辑回归（通过One-vs-Rest或One-vs-One策略扩展）、决策树、随机森林、支持向量机（同样需要扩展策略）、K近邻以及专门为多分类设计的神经网络。 算法的选择并非…