为什么多类分类的多项式(softmax)和 One-vs-Rest Logistic 回归之间的决策边界不同

机器算法验证 物流 分类 多项式logit
2022-04-04 13:37:06

有人可以解释为什么多项式(softmax)和 One-vs-Rest Logistic Regression 的多类分类的决策边界不同。下图示例

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_logistic_multinomial.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-logistic-multinomial-py

我的错误印象是两者都会产生相同的决策边界,只是softmax给出的概率是标准化的和可解释的。

1个回答

很可能是因为在 One-versus-rest 中,您正在使用 sigmoid 函数训练独立的二元分类器。

在多项逻辑回归中,您使用另一个不同的函数,即 softmax 函数,它强制输出总和为1.

由于功能不同,边界也会不同。