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scikit-learnによる多クラスSVM - Qiita
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目的 scikit-learnのSVM(SVC)は,多クラス分類を行うとき,one-versus-oneで分類する. しかし,one-v... 目的 scikit-learnのSVM(SVC)は,多クラス分類を行うとき,one-versus-oneで分類する. しかし,one-versus-the-restの方が識別性能がいい場合がある(多い,という報告を見かける)ので, sklearn.multiclassのOneVsRestClassifierを使った one-versus-the-restでの多クラスSVM分類の仕方をメモしておく. (注)ただし,LinearSVCはデフォルトでone-versus-the-restを採用している. One-versus-the-restとOne-versus-one $K$クラス分類問題を考える. One-versus-the-rest ある特定のクラスに入るか,他の$K-1$個のクラスのどれかに入るかの2クラス分類問題を解く分類器を$K$個利用する. One-versus-one ある特