multi_class must be in ('ovo',

### 回答1：
'multinomial')中的ovo和multinomial分别代表什么意思？

'multi_class'是指分类问题中的多类别问题，'ovo'和'multinomial'是两种不同的多类别分类策略。

'ovo'代表“一对一”（One-vs-One）策略，即将多个类别两两配对，分别进行二分类，最后将所有二分类结果进行投票或加权求和，得到最终分类结果。

'multinomial'代表“多项式”（Multinomial）策略，即将多个类别同时进行多分类，通过最大化类别的后验概率来确定最终分类结果。这种策略通常需要使用softmax函数来计算类别的后验概率。

### 回答2：
'multinomial')，参数multi_class只能取值'ovo'或'multinomial'，没有其他选项可用。

### 回答3：
'multinomial')

首先，multi_class参数是用来指定多分类问题的分类策略的。在scikit-learn库中，multi_class参数有两个可选的取值，分别为'ovo'和'multinomial'。

1. 'ovo'代表“One-versus-One”策略，即一对一策略。在这种策略下，如果有N个类别，那么会构建N*(N-1)/2个二分类器，每个二分类器分别用于将其中两个类别进行区分。然后通过投票或者加权投票的方式决定最终分类结果。'ovo'适用于类别数量较多的情况下，但是因为构建了大量的二分类器，计算开销较大。

2. 'multinomial'代表“Multinomial logistic regression”策略，即多项式逻辑回归策略。在这种策略下，使用一个逻辑回归模型来处理多分类问题。该模型通过优化一个目标函数来最小化预测结果与真实标签之间的差距。'multinomial'适用于类别数量较少的情况下，计算开销相对较小。

总结来说，multi_class参数用于指定多分类问题的分类策略。'ovo'适用于类别数量较多的情况，但计算开销较大；'multinomial'适用于类别数量较少的情况，计算开销相对较小。