Sklearn：使用OneVsRestClassifier和单独构建每个分类器之间的区别

Question

据我所知，多标签问题可以通过one-vs-all方案解决，Scikit-learn将OneVsRestClassifier实现为分类器的包装器，例如svm.SVC。我想知道如果我真的训练会有什么不同，比如我们有n个类的多标签问题，每个标签都有n个单独的二元分类器，从而分别对它们进行评估。

我知道它就像一本＆＃34;手册＆＃34;实现one-vs-all而不是使用包装器的方式，但实际上有两种不同的方式？如果是这样，它们如何不同，如执行时间或分类器的性能？

Answer 1

没有区别。对于多标签分类，sklearn one-versus-rest实现二进制相关性，这就是您所描述的。