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flare_zhao

2020-02-10

线性回归章节的多因子预测房价是多参数的，分类问题多参数在我之前的免费课程有介绍https://www.imooc.com/video/20173

当参数更多的时候，模型结构是一样的，并不影响。之所以实用两个输入参数，是为了能更直观地展示结果，让大家更好的理解。

普通的logistic回归只能针对二分类(Binary Classification)问题，要想实现多个类别的分类，必须改进logistic回归，让其适应多分类问题。通常来说有两种改进方法：

第一种方式是直接根据每个类别，都建立一个二分类器，带有这个类别的样本标记为1，带有其他类别的样本标记为0。假如我们有个类别，最后我们就得到了个针对不同标记的普通的logistic分类器。(One VS Rest/ALL)

第二种方式要是将n个数据分类结果任意两个进行组合，然后对其单独进行训练和预测，最终在所有的预测种类中比较其赢数最高的即为分类结果，这样的分类方式最终将训练分为n(n-1)/2个模型(One VS One)

考虑本门课程的受众，没有进行太过深入的讲解，感兴趣的小伙伴可以继续学习一下逻辑回归用于多分类，给你提供一个参考链接https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11350468.html

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