內容來自Andrew老師課程Machine Learning的第三章內容的Multiclass Classification部分。

一、Multiclass Classification: One-vs-all（多元分類：一對多）

（1）下圖左邊是二元分類的圖形，右邊是三元分類的圖形（代表多元分類）。在二元分類中，我們可以劃出一條擬合曲線（直線、曲線、圓或者橢圓等），那麼在多元分類中，我們不能簡單的畫出擬合曲線，那麼我們該怎樣進行預測呢，怎樣把二元分類應用到多元分類中呢？

（2）如下圖，
右1是將三角形看做是一個分類，將其他所有分類看作是另一個分類，那麼就將這個多元分類的模型變成了二元分類，利用這個二元分類預測出三角形的概率，即是y=1的概率。
右2是將長方形看做是一個分類，將其他所有分類看作是另一個分類，那麼就將這個多元分類的模型變成了二元分類，利用這個二元分類預測出長方形的概率，即是y=2的概率。
右3是將叉號看做是一個分類，將其他所有分類看作是另一個分類，那麼就將這個多元分類的模型變成了二元分類，利用這個二元分類預測出叉號的概率，即是y=3的概率。

（3）分別將這些概率算出來之後，我們怎麼知道我們的預測值是哪個呢？選擇這些概率中的最大值作為預測值。
即：