逻辑回归中的多分类问题

一般情况下解决多分类问题有如下两种方式：

1）OvR (One vs Rest) 每次将某个与剩下的所有的分类，n个类别进行n次分类，选择分类得分最高的。

2). OvO (One vs One) 两两组合，比如四个类别有六个组，选择赢数最高的分类。

以下是sklearn中的使用（默认是OVR）：

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from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 只使用前两种feature，方便可视化

X = iris.data[:,:2]
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

scikit_LR = LogisticRegression()

# 默认multi_class='ovr'，即OVR
scikit_LR.fit(X_train, y_train)
scikit_LR.score(X_test, y_test)

修改为OVO： 修改 multi_class='multinomial'；需要注意的是，solver也需要改变， scikit_learn不仅仅使用梯度下降法，默认是使用liblinear的，但是对于OVO是无效的。

代码语言：javascript复制

scikit_LR2 = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='newton-cg')

scikit_LR2.fit(X_train, y_train)
scikit_LR2.score(X_test, y_test)

class solver vr

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