为区分三种不同的状态，使用一对一方法和投票法实现多分类python

使用一对一方法实现多分类：

一对一方法是将多分类问题划分为多个二分类问题，每个二分类问题只需要判断两个类别之间的关系。对于一个有n个类别的多分类问题，需要进行${n \choose 2} = \frac{n(n-1)}{2}$次分类。最后通过投票法确定结果。

以下是使用一对一方法实现多分类的Python代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 使用一对一方法进行分类
classifier = OneVsOneClassifier(SVC(kernel='linear'))
classifier.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [6.2, 3.4, 5.4, 2.3], [4.9, 2.5, 4.5, 1.7]]
predicted = classifier.predict(new_data)
print(predicted)

使用投票法实现多分类：

投票法是将多个分类器的结果进行投票，选取得票最高的类别作为最终结果。常见的投票方式有硬投票和软投票。硬投票是直接统计每个分类器预测的类别中得票最多的类别作为最终结果；软投票是将每个分类器预测的概率值相加，选取概率值之和最大的类别作为最终结果。

以下是使用投票法实现多分类的Python代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 使用投票法进行分类
estimators = [('lr', LogisticRegression()), ('nb', GaussianNB()), ('knn', KNeighborsClassifier(n_neighbors=3))]
classifier = VotingClassifier(estimators=estimators, voting='hard')
classifier.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [6.2, 3.4, 5.4, 2.3], [4.9, 2.5, 4.5, 1.7]]
predicted = classifier.predict(new_data)
print(predicted)