“one-against-one” approach

from sklearn import svm

X = [[0], [1], [2], [3]]

Y = [0, 1, 2, 3]

#“one-against-one” approach

clf = svm.SVC(decision_function_shape='ovo')

clf.fit(X, Y) 

dec = clf.decision_function([[1]])

print dec.shape[1] # 4 classes: 4*3/2 = 6

print clf.predict([[1]])

“one-vs-the-rest” multi-class strategy

from sklearn import svm

# “one-vs-the-rest” multi-class strategy

clf.decision_function_shape = "ovr"

dec = clf.decision_function([[1]])

dec.shape[1] # 4 classes

print dec.shape[1]

print clf.predict([[2.8]])

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