多类分类：SVM“1vs1”与“1vsAll”

Question

假设有10个班级。如果我使用1vs1，那么在训练中有45个比较（SVM）。如果我使用1vsAll，则有10（1vs-1）个SVM。然而，后一种情况的计算负担实际上要高得多，因为每个SVM中的核矩阵要大得多。

我的问题是：在我为多类分类实施SVM时，使用1vsall的准确性并不比1vs1更好。还有一些在线资料显示相同的观察结果。那么，1vsAll在哪些条件或方面都有优势？ （当然不是我想的时间，如上所述。）

Answer 1

1 vs all总是显示一个胜利者。使用1对1你可能遇到摇滚剪纸问题。因为概率预测在svm中绝对不是完美的。你必须评估哪种方法适合你的问题。检查实际的分类运行时是否存在问题。