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引数`decision_function_shape`を`"ovr"`にするか`"ovo"`にするかで性能が変化することはありません。
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ということで、内部的には常にOne-Versus-Oneで計算されるからです。
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ということで、内部的には常にOne-Versus-Oneで計算されるからです。この引数が影響を与えるのは[decision_function](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC.decision_function)メソッドの表面的な結果に対してだけです。
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[sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier.html)を用いることで性能が上がる可能性は当然あります。
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よって[sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier.html)を用いることで性能が上がる可能性は当然あります。
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パラメータ`decision_function_shape`を`"ovr"`にするか`"ovo"`にするかで性能が変化することはありません。
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> However, one-vs-one (‘ovo’) is always used as multi-class strategy
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> Whether to return a one-vs-rest (‘ovr’) decision function of shape (n_samples, n_classes) as all other classifiers, or the original one-vs-one (‘ovo’) decision function of libsvm which has shape (n_samples, n_classes * (n_classes - 1) / 2). The default of None will currently behave as ‘ovo’ for backward compatibility and raise a deprecation warning, but will change ‘ovr’ in 0.19.
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> New in version 0.17: decision_function_shape=’ovr’ is recommended.
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> Changed in version 0.17: Deprecated decision_function_shape=’ovo’ and None.
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> [sklearn.svm.SVC — scikit-learn 0.22.1 documentation](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html)
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ということで、内部的には常にOne-Versus-Oneで計算されるからです。
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[sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier.html)を用いることで性能が上がる可能性は当然あります。
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