问题描述
Scikit-learn说，它“允许将“一对多”分类器的结果单调转换为“一对多休息”决策函数”。 （https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#multi-class-classification）
但是这种转换如何工作？
在检查3类问题时，我注意到对于两个否则相同的“ ovo”和“ ovr” SVC，支持向量和对偶系数相同。由于对偶系数和支持向量是（对于同一内核）决策函数中唯一相关的变量，因此在'ovr'情况下如何分别使用不同的变量，例如我们如何将'ovo'情况下的0v1和0v2的coefs加入到'ovr'的0v1and2的coefs？
解决方法
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