Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами, будем рады видеть вас в числе наших экспертов!
Вы можете войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонус.
Расстановка коэффициентов в методе один против всех (One-vs-Rest, OvR) зависит от алгоритма машинного обучения, который вы используете.
В общем случае, в методе OvR каждый класс обучается отдельно на подмножестве данных, содержащем примеры только этого класса, а затем прогнозы всех классификаторов комбинируются для определения окончательного класса. Коэффициенты могут быть использованы для взвешивания вклада каждого классификатора в окончательное решение.
Если вы используете линейные модели, такие как логистическая регрессия или метод опорных векторов (SVM), коэффициенты могут быть назначены весам признаков. Чем больше вес, тем больше вклад соответствующего признака в окончательное решение.
Если вы используете алгоритмы, такие как случайный лес или градиентный бустинг, коэффициенты могут быть назначены весам деревьев или моделей, используемых в ансамбле.
В любом случае, расстановка коэффициентов в методе OvR зависит от конкретной реализации алгоритма машинного обучения, который вы используете. Рекомендуется обратиться к документации или руководству по использованию выбранного алгоритма для получения более подробной информации о расстановке коэффициентов.
Напишите, почему вы считаете данный ответ недопустимым: