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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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sklearn.multiclass.OneVsRestClassifierの挙動について

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投稿2020/01/08 05:40

編集2022/01/12 10:58

sklearn.multiclass.OneVsRestClassifierの挙動について

scikit-learnによる多クラスSVMを参考にSVCにおいて、One-versus-the-restとOne-versus-oneのどちらの戦略が良いかを実データをもとに知りました。
One-versus-the-restはOne-versus-oneと比較して計算時間が短い点において有効な戦略であるのかなぁ程度の理解だったので、精度に差がここまで出てくることが意外でした。
しかしながら、よく見てみると、
scikit-learnによる多クラスSVMに使用されているestimator = SVC(C=C, kernel=kernel, gamma=gamma)はdefalutでovrが使用されていると感じます(理由:sklearn.svm.SVCdecision_function_shape='ovr')。

しかし、scikit-learnによる多クラスSVMによればdefalutはone-versus-the-oneによる識別と書かれてあり、この記述が正しければ、decision_function_shape='ovr'は何を意味しているのか、
逆にdecision_function_shape='ovr'が意味通りOne-versus-the-restを意味しているのであれば、以下のコード

python

estimator = SVC(C=C, kernel=kernel, gamma=gamma) classifier = OneVsRestClassifier(estimator) classifier.fit(train_x, train_y) pred_y = classifier.predict(test_x)

によってovrに変換することによって精度が向上する理由は何を意味するのでしょうか?

詳しい方がいれば教えていただけると大変助かります。よろしくお願いいたします。

#追記
What is the difference between OneVsRestClassifier with SVC and SVC with decision_function_shape='ovr'?
上記のurlに軽く議論されています。

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