multi_class='auto'代表什么?若类别有43个,multi_class用什么好
时间: 2024-03-14 16:48:57 浏览: 21
`multi_class='auto'`表示模型将自动根据数据集的类别数量和其他参数来选择多分类策略。具体来说,当二元分类时,`multi_class='auto'`将使用'OvR'(一对多)策略,而当多元分类时,如果数据集的类别数量小于或等于二,将使用'OvR'策略,而如果数据集的类别数量大于二,则将使用'OvO'(一对一)策略。这种自动选择旨在方便用户,因为它允许用户不必手动指定多分类策略。
如果类别有43个,则可以使用以下两种策略之一:
1. OvR策略:将多分类问题转化为多个二分类问题,即将每个类别与其他所有类别作为一组,共形成43组,然后训练43个二元逻辑回归模型,每个模型对应其中一个类别。在预测时,使用这些模型对每个样本进行预测,并选择具有最高概率的类别作为预测结果。在sklearn中,默认的multi_class参数就是OvR策略,因此可以直接使用默认值。
2. 多项式逻辑回归(Multinomial Logistic Regression):在多项式逻辑回归中,我们直接对多个类别进行建模,而不是将问题转化为多个二分类问题。这种方法通常需要更多的计算资源和更长的训练时间,但可以获得更好的性能。在sklearn中,可以通过将multi_class参数设置为'multinomial'来使用多项式逻辑回归。需要注意的是,在使用多项式逻辑回归时,必须将solver参数设置为'lbfgs'或'saga',而不能使用'liblinear'。
因此,对于类别有43个的问题,我们可以选择使用默认的OvR策略,也可以使用多项式逻辑回归,并将solver参数设置为'lbfgs'或'saga'。具体的选择取决于数据集的大小和特点,以及可用的计算资源和时间。