我试图阅读这篇描述 ECT 算法的论文，但无法从中获得太多。
我知道它与一对一（oaa）不同，甚至比 oaa 表现更好。我想简单解释一下 ect 的工作原理。
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ECT 和过滤树（仅）在您有大量输出标签（类）时有用，假设 N=1000。使用 OAA（一对一），这意味着对每个示例（在训练和测试期间）执行 N 个二进制分类任务。使用 ECT，您可以更快地进行预测：log(N)。您可以将过滤树（它是 ECT 的基础）想象成一棵决策树，在每个节点中，您询问示例是属于一组标签还是另一组标签（使用所有特征，与原始决策树不同）。
一般来说，ECT 比 OAA 更差（在损失或准确性方面）（但在某些情况下它可能几乎与 OAA 一样好）。对于 N=10 个标签，您应该先尝试 OAA。当 N>1000 时，OAA 太慢（甚至准确率也很低），您应该尝试 ECT（--log_multi或者--csoaa_ldf在 VW 中，如果您可以预先选择与每个示例相关的较少数量的标签）。
于 2014-07-09T16:43:04.553 回答