在python中使用逻辑回归进行一对一和一对一对所有多类分类

Question

这是我对OvO与OvA的理解： 一对一是二进制分类，例如香蕉对橙。一对所有/其他分类将其变成多个不同的二元分类问题。 我在python中针对这两种策略的实现产生了非常相似的结果：

OVA ：

model = LogisticRegression(random_state=0, multi_class='ovr', solver='lbfgs')
model.fit(x,y)
model.predict(x)

卵：

    model = LogisticRegression()
    model.fit(x,y)
    model.predict(x)

由于得到类似的结果，我想确认自己的理解和实施是正确的。 我需要使用逻辑回归实现OvO和OvA策略进行多类分类

Answer 1

我最终将sklearn内置类用于oneVsRestClassifier和OneVsOneclassifier