多分类问题解决思路，一般来说，用二分类学习器解决多分类问题，基本思想是先拆分后集成，也就是先将数据集进行拆分，然后多个数据集可训练多个模型，然后再对多个模型进行集成。这里所谓集成，指的是使用这多个模型对后续新进来数据的预测方法。
具体来看，依据该思路一般有三种实现策略，分别是“一对一”（One vs Ons，简称OvO）、“一对剩余”（One vs Rest，简称OvR）和“多对多”（Many vs Many，加成MvM）。接下来我们逐个讨论。
1.OvO策略
- 拆分策略
OvO的拆分策略比较简单，基本过程是将每个类别对应数据集单独拆分成一个子数据集，然后令其两两组合，再来进行模型训练。例如，对于上述四分类数据集，根据标签类别可将其拆分成四个数据集，然后再进行两两组合，总共有6种组合，也就是 C 4 2 C^2_4 C42种组合。拆分过程如下所示：
然后在这6个新和成的数据集上，我们就能训练6个分类器。当然，如果是N分类问题，则需要训练 C N 2 = N ( N − 1 ) 2 C^2_N=\frac{N(N-1)}{2} CN2<
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