LR多元分类

LR多元分类是一种基于逻辑回归的分类算法，用于处理多类别分类问题。它通过将多个二元分类器组合起来，形成一个层次结构，从而实现对多个类别的预测。在训练过程中，LR多元分类会逐个添加二元分类器，直到达到预设的最大深度或者满足其他停止条件。每个二元分类器都会根据其输入特征和权重参数进行预测，并将结果传递给其父分类器。最终，整个模型会根据所有分类器的预测结果进行投票，选择概率最高的类别作为最终预测结果。LR多元分类具有较好的扩展性和灵活性，可以应用于各种实际场景中的多类别分类问题。