Как снижение размерности влияет на One-vs-Rest и One-vs-One

🔹 One-vs-Rest (OVR):
— Чувствителен к выбору признаков, так как каждый классификатор выделяет один класс против всех остальных.
— Если убрать важные признаки, отличающие класс, модель может ухудшить предсказания.
— Глобальное снижение размерности (например, PCA) может потерять информацию, важную для отдельных классов.

🔹 One-vs-One (OVO):
— Каждый классификатор фокусируется только на двух классах, поэтому локальный отбор признаков может дать лучшее разделение.
— Разные классификаторы могут использовать разные наборы признаков, что требует сложного управления.
— При большом числе классов возможно переобучение из-за небольших выборок для каждой пары.

⚡ Итог:
При OVR полезно использовать глобальное снижение размерности, но с осторожностью. При OVO можно применять локальный отбор признаков, но важно избегать переобучения.

Библиотека собеса по Data Science