我有 1000 個輸入屬性，我試圖將它們分為 100 個類別。通過使用多類邏輯回歸進行訓練，需要學習多少模型引數？是 (1000*100 100) 還是 1000 100 ？
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Logistic 回歸是一種二元分類模型，這意味著它只能從另一個類中識別出一個類。為了將其應用于多類分類，需要對其進行修改，并且沒有“一種方法”可以這樣做，但有一些常用方法：
“最標準”的方法是“1 vs ALL 分類”，這意味著您可以有效地構建 100 個邏輯回歸模型，每個模型識別一個類與所有其他類，在這種情況下，您有 100*(1000 1) 個引數。
另一種選擇是“1 vs 1”方法，您可以為每對類構建邏輯回歸，從而得到 100*(100-1)/2 * (1000 1) 個引數。
最后，原則上您可以訓練一個只有 1000 100 個引數的模型，其中每個類只有自己的偏差，但投影是固定的，但是除非您的類別是可訂購的，否則這沒有任何意義。
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標籤：机器学习
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