1. One-vs-Rest (OvR) 策略

One-vs-Rest，也称为 One-vs-All，是将多分类问题分解为多个二分类问题的一种方法。对于有 ( N ) 个类别的多分类问题，OvR策略会创建 ( N ) 个二分类模型，每个模型负责将一个类别与其它所有类别区分开来。

• 步骤:
  1. 为每个类别$C_i$训练一个二分类模型，该模型将类别$C_i$ 作为正类，其余所有类别作为负类。
  2. 在预测时，所有的二分类模型都会对样本进行评分，通常是概率或者置信度。
  3. 选择得分最高的模型对应的类别作为最终的预测类别。

2. One-vs-One (OvO) 策略

One-vs-One策略是另一种解决多分类问题的方法，它通过在每对类别间训练一个二分类模型来工作。对于有$N$个类别的问题，会训练 $N(N-1)/2$个模型。

• 步骤:
  1. 对于类别$C_i$和 $C_j$，训练一个二分类模型，只考虑这两个类别的数据。
  2. 在预测时，每个模型对样本进行分类，最终投票决定样本的类别。
  3. 类别获得的票数最多的即为最终预测的类别。

3. Error-Correcting Output Codes (ECOC)

Error-Correcting Output Codes是一种更复杂的策略，它通过创建多个二分类器，并将多类标签编码为二进制串来工作。每个分类器负责学习输入数据和一个特定的二进制输出码之间的关系。

• 步骤:
  1. 为每个类别分配一个唯一的二进制码。
  2. 训练多个二分类器，每个分类器负责预测二进制码的一个位。
  3. 在预测时，每个分类器对样本进行预测，组合所有预测结果形成一个二进制串。
  4. 选择与预测二进制串距离最近的类别作为最终预测。

这些策略允许我们使用二分类模型解决多分类问题。每种方法都有其优缺点，选择哪种策略取决于具体问题、数据集的大小和特性以及性能要求。在实践中，可能需要对比几种策略，以找到最适合特定任务的方法。