私の知る限り、マルチラベルの問題は、Scikit-learn がOneVsRestClassifierなどの分類子のラッパーとして実装する 1 対すべてのスキームで解決できますsvm.SVC。文字通り訓練した場合、どのように違うのだろうかと思っています.n個のクラス、各ラベルのn個の個別のバイナリ分類子を持つマルチラベルの問題があり、それによってそれらを個別に評価するとします。
ラッパーを使用するのではなく、1対すべてを実装する「手動」の方法のようなものであることは知っていますが、実際には2つの方法は異なりますか? もしそうなら、実行時間や分類子のパフォーマンスなど、それらはどのように異なりますか?