多分类逻辑回归可以怎么实现

多分类逻辑回归可以通过以下两种方式来实现：

1. "一对多"（One-vs-All）策略：训练K个二元逻辑回归分类器，每个分类器对应一个类别，将该类别视为正例，其它所有类别视为反例。在预测时，将测试样本分别传入这K个分类器，最终将概率最大的类别作为预测结果。

2. Softmax回归：将多个二元逻辑回归的输出结果进行归一化，得到每个类别的概率分布。具体地，对于每个样本，模型输出一个K维向量，其中第i个元素表示该样本属于第i个类别的概率。然后使用交叉熵作为损失函数进行训练。在预测时，直接选择概率最大的类别作为预测结果。

以上两种方法在实际应用中都有广泛的使用，具体选择哪一种方法取决于问题的特点和数据的分布情况。