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¡Bienvenido a la wiki! Clasificador One-vs-Rest classifier (a.k.a. One-vs-All)
Introducción
El enfoque One vs Rest toma una clase como positiva y descansa como negativa y entrena al clasificador. Entonces, para los datos que tienen n-clases, entrena n clasificadores. Ahora, en la fase de puntuación, todo el clasificador n predice la probabilidad de una clase particular y se selecciona la clase con mayor probabilidad.
One vs One considera cada par binario de clases y entrena al clasificador en un subconjunto de datos que contiene esas clases. Por lo tanto, entrena total n * (n-1) / 2 clases. Durante las fases de clasificación, cada clasificador predice una clase. (Esto contrasta con uno vs descanso donde cada clasificador predice la probabilidad). Y la clase que más se ha predicho es la respuesta.
Contenido:
- Introducción
- ¿Que es?
- Ventajas
- Desventajas
- Funcionamiento
- Código