自实1701_李星毅_L5习题1
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2022-08-08
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Lecture 5 习题作业
李星毅 U201712072 自实 1701
1，讨论 OVA 和 OVO 多类分类器算法的各自特点。
解：显然，OVA 和 OVO 都是将之前学过的二分类算法推广应用到多
分类问题的策略。
（1）OVA 多类分类器
a) 优点：在需要训练的二分类器的个数上看，OVA 比 OVO 效率
高，例如对于 k 分类，只需训练 k 个二分类器，但对于 OVA，
则需要 个二分类器；每一个二分类问题可以使用 PLA、线
性回归、Logisitc 回归等二分类算法进行分类，其中，基于概
率的 Logisitc 回归的效果比 PLA、线性回归的效果更好，因此
一般使用类似 Logisitc 回归的算法作为 OVA 二分类器；OVA
策略还可用于解决多标签分类问题。
b) 缺点：当类别数比较大的时候，容易出现数据不均衡现象，这
将造成分类器具有偏见，分类效果不佳。一个值得一提的
workaround 是提升数量少的样本的权重，减小数量大的样本的
权重，这样可以缓解数据不均衡导致的问题。
（2）OVO 多类分类器
a) 优点：在训练一个二分类器时所使用的样本个数上看，OVO
比 OVA 效率可能更高，原因在于 OVO 每次只考虑两个类别
的样本，而 OVA 每次都考虑所有的训练样本；比较稳定，不
易出现数据不均衡现象，分类结果更准确；每一个二分类问题
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