decision_function_shape

decision_function_shape是指SVM分类器的决策函数的形状。在Scikit-learn中，decision_function_shape有两种取值：'ovr'和'ovo'。'ovr'表示一对多（One-vs-Rest）策略，即将多分类问题转化为多个二分类问题，每个类别都与其他类别进行二分类，最终得到多个二分类器。'ovo'表示一对一（One-vs-One）策略，即将多分类问题转化为多个二分类问题，每个类别都与其他类别进行二分类，最终得到C(C-1)/2个二分类器，其中C为类别数。

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。

SVC(decision_function_shape='ovo')

SVC是支持向量机（Support Vector Machine）的缩写，它是一种二分类模型，可以用于线性和非线性分类、回归以及异常值检测。decision_function_shape参数用于指定多分类问题的决策函数形状，'ovo'表示采用一对一（One-vs-One）策略，即将多类别问题转化为多个二分类问题，再将结果综合起来。另外一个选项是'ovr'，表示采用一对多（One-vs-Rest）策略，即将多类别问题转化为多个二分类问题，每个二分类问题都是某一个类别与其他所有类别的二分类问题，最终将所有二分类问题的结果进行统计。默认情况下，decision_function_shape参数取值为'ovr'。