比较一下多分类问题的 OvO和OvR

OvO（One-vs-One）和OvR（One-vs-Rest）是两种常见的多分类问题的解决方案。

OvO是将多分类问题分解成多个二分类问题，每个二分类问题只涉及两个类别之间的区分。例如，对于一个有5个类别的问题，OvO方法会产生10个二分类问题，分别是1vs2、1vs3、1vs4、1vs5、2vs3、2vs4、2vs5、3vs4、3vs5、4vs5。最终的分类结果是每个二分类问题的投票结果的综合。

OvR是将多分类问题看作一个整体，将其中一个类别作为正例，其余类别作为负例，进行二分类问题的求解。例如，对于一个有5个类别的问题，OvR方法会产生5个二分类问题，分别是1vs2345、2vs1345、3vs1245、4vs1235、5vs1234。最终的分类结果是每个二分类问题的得分综合，取得分最高的那个类别作为最终分类结果。

总的来说，OvO方法需要解决的二分类问题数量比较多，但是每个二分类问题的数据量比较小，因此对于小数据集表现比较好；OvR方法需要解决的二分类问题数量比较少，但是每个二分类问题的数据量比较大，因此对于大数据集表现比较好。