支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，在二分类问题中表现尤为出色。然而，当面对多分类任务时，如何巧妙地将SVM从二分类扩展到多分类呢？这里为大家揭秘几种经典策略！👇

首先，有一种常用的方法是一对多（One-vs-Rest, OvR）。简单来说，就是将一个类别与其他所有类别划分为两个组，训练多个二分类器。比如，若有4个类别，则需训练4个独立的SVM模型。这种方法易于实现且计算效率较高，但可能因类间不平衡导致误差累积。😄

另一种策略是一对一（One-vs-One, OvO）。它为每对类别训练一个二分类器，总共有n(n-1)/2个模型（n为类别总数）。虽然模型数量庞大，但它能有效减少单个分类器的错误影响，适合小规模数据集。💪

此外，还有基于概率输出的融合方法，通过调整各子分类器的权重来优化整体性能。💡

无论选择哪种方式，SVM的多分类能力都展现了其灵活性与强大性。希望这篇简析对你有所帮助！🌟