One-versus-All方法是一种用二元分类问题的算法来求解 k 元分类问题的重要手段。设A是一个二元分类问题算法。对于一个给定的 k 元分类问题，设其标签类别为 1, 2, …, k 。对每一个1≤i≤k ，考虑如下二元分类问题：如果样本的类别等于 i ，则生成标签+1,否则生成标签−1。 对如此定义的一个二元分类问题，用算法A训练出一个模型ℎ_i ：对任意一个样本 x，ℎ_i(x) 表示x属于类别i的概率（或者说置信度）

是的，您所描述的是One-versus-All方法，也称为One-versus-Rest方法。这种方法将一个k元分类问题转化为k个二元分类问题，每个二元分类问题将其中一个类别作为正类，其余类别作为负类。然后使用二元分类算法A训练k个模型，每个模型对应一个二元分类问题。对于一个新的样本，将其输入k个模型，每个模型输出该样本属于正类的概率（或者置信度），最终将输出最大概率（或置信度）对应的类别作为该样本的预测类别。