多类别分类器
能直接处理多类：如 随机森林，朴素贝叶斯
二元分类器实现多类：如 SVM，线性分类器
- 直接y传入不同类即可，比如布尔变数字
- OvA 一对多 n类训练n个
- OvO 一对一 n类训练n*(n-1)/2个
- 可以强制分类器使用
多标签分类器
- KneighborsClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
y_train_large = (y_train >= 7)
y_train_odd = (y_train %2 == 1)
y_multilabel = np.c_[y_train_large, y_train_odd]
knn_clf = KNeighborsClassifier()
knn_clf.fit(X_train, y_multilabel)
knn_clf.predict([some_digit]).shape
#(2,)两个输出
多输出分类器
- 使用knn，将带噪声的手写字体还原为干净的手写字体
训练X_train为带噪声的手写字体，y_train为不带噪声的