关于 OvR 的疑问

来源：9-8 OvR与OvO

lemonlxn

2019-03-12

老师好，关于 OvR ，我有些疑问。
您看看，下面我的理解，是否有误。

老师好，如果一个样本有5个，分别对应 A、B、B 、C、D 四个类别。
那么来一个新样本：

那这个属于A类别概率是 (1+1) / (1+ 5)   = 1/3
那这个属于B类别概率是 (2+1) / (1+ 5)   = 1/2
那这个属于C类别概率是 (1+1) / (1+ 5)   = 1/3
那这个属于D类别概率是 (1+1) / (1+ 5)   = 1/3

由于属于B类别概率最高，所以这个新样本，属于 B类别概率最大？
总觉得哪不对
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1回答

liuyubobobo

2019-03-13

已采纳

一个样本属于哪个类别的概率，和样本总量没有关系。是你将某个类别的样本当做X类，其他类别的所有样本当做Y类，然后训练一个分类器，这个分类器预测出的这个样本属于X的概率和属于Y的概率谁高。

比如，有100个样本，25个属于A，25个属于B，25个属于C，25个属于D。

使用OVR解决这个四分类问题，你需要训练4个模型。

第一个模型，将25个属于A的样本分为一类；其他75个不属于A的样本分为一类。进行训练。

这个模型，可以判断出一个样本属于A的概率是多少（或者说不属于A的概率是多少）。

第二个模型，将25个属于B的样本分为一类；其他75个不属于B的样本分为一类。进行训练。

这个模型，可以判断出一个样本属于B的概率是多少（或者说不属于B的概率是多少）。

第三个模型，将25个属于C的样本分为一类；其他75个不属于C的样本分为一类。进行训练。

这个模型，可以判断出一个样本属于C的概率是多少（或者说不属于C的概率是多少）。

第四个模型，将25个属于D的样本分为一类；其他75个不属于D的样本分为一类。进行训练。

这个模型，可以判断出一个样本属于D的概率是多少（或者说不属于D的概率是多少）。

现在，来了一个新样本。这个新样本就可以分别进入四个模型，得到这个样本属于A,B,C,D的概率。取高者。

加油：）

liuyubobobo

qq_AuspicousID_0

在数学推导中有预先定义的。比如我们这样一章介绍的逻辑回归，概率值指结果为1的概率，可以再从这一章的第一小节，仔细回顾一下我们整个逻辑回归损失函数的推导过程：）

2019-07-04

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