SVM的decision_function_shape(default=‘ovr’)：SVM是二分类的方法，扩展到多分类情况下需要一定的策略，包含‘ovo’、‘ovr’，默认为’ovr’；

是的，SVM在多分类问题中可以采用一对一（one-vs-one）或一对多（one-vs-rest）的策略。其中，'ovr'策略将每个类别看作一个二分类问题，对于每个类别，将其余所有类别作为负类，构建一个分类器，最终将所有分类器的结果合并起来。相比而言，'ovo'策略则是对于每两个类别之间构建一个分类器，最终通过投票或者加权投票的方式决定样本所属的类别。默认情况下，SVM采用'ovr'策略，因为其计算复杂度相对较低。

相关问题

decision_function_shape='ovr'

`decision_function_shape='ovr'`是SVM（支持向量机）算法中的一个参数，用于指定多分类问题中的决策函数类型。在多分类问题中，SVM算法可以采用一对多（OvR）或一对一（OvO）的方法进行分类。`decision_function_shape='ovr'`表示采用OvR方法，即将多分类问题转化为多个二分类问题，每个问题只考虑一个类别作为正类，其他所有类别作为负类。最终将所有二分类问题的结果合并起来得到多分类问题的分类结果。

# extract dataset x1_x2_train = data_train[:, :-1] t_train = data_train[:, 2] # x1_x2_test = data_test[:, :-1] t_test = data_test[:, 2] if choice == 1: model = svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) elif choice == 2: #model = SVM(polynormal_kernel) model = svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) #model = svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) elif choice == 3: model3 = svm_multi.SVM_Multi() elif choice == 4: from sklearn.svm import SVC model4 = SVC(kernel='sigmoid') else: exit() support_vec = None if choice == 4: model4.fit(x1_x2_train, t_train) pred_train = model4.predict(x1_x2_train) pred_test = model4.predict(x1_x2_test) elif choice == 1 or choice == 2: support_vec = model.train(data_train) # shape(N,1) [pred_t] pred_train = model(x1_x2_train) pred_test = model(x1_x2_test) elif choice == 3: support_vec = model3.train(data_train) pred_train = model3(x1_x2_train) pred_test = model3(x1_x2_test) else: support_vec = None pred_train = None pred_train = None，这段代码的含义是什么

这段代码主要是根据用户选择的 SVM 算法类型，建立相应的 SVM 模型，并使用训练集数据进行训练，并对训练集和测试集进行预测。

首先，根据选择的 SVM 类型，判断需要使用哪个 SVM 模型进行训练。如果选择了线性 SVM（choice=1），则使用 svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) 建立模型；如果选择了非线性 SVM（choice=2），则可以选择使用 svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) 或 svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) 建立模型；如果选择了多分类 SVM（choice=3），则使用 svm_multi.SVM_Multi() 建立模型；如果选择了 sklearn SVM（choice=4），则使用 sklearn.svm.SVC(kernel='sigmoid') 建立模型。

然后，根据选择的 SVM 模型类型，使用训练集数据进行训练，并对训练集和测试集进行预测。如果选择的是 sklearn SVM 模型，则使用 model4.fit(x1_x2_train, t_train) 对模型进行训练，并使用 model4.predict(x1_x2_train) 和 model4.predict(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测；如果选择的是 SVM（linear、gaussian 或 sigmoid kernel）模型，则使用 model.train(data_train) 对模型进行训练，并使用 model(x1_x2_train) 和 model(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测。如果选择的是多分类 SVM 模型，则使用 model3.train(data_train) 对模型进行训练，并使用 model3(x1_x2_train) 和 model3(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测。

最后，根据选择的 SVM 模型类型，返回预测结果 pred_train 和 pred_test，以及支持向量 support_vec。如果选择的是 SVM（linear、gaussian 或 sigmoid kernel）模型或多分类 SVM 模型，返回的支持向量 support_vec 非空，否则为空。