What is a common approach used by classifiers that default to a one-vs-all strategy?

Đáp án đúng: "A different classifier is trained for each label.". Chiến lược one-vs-all (một-đấu-tất-cả, còn gọi one-vs-rest) biến bài toán K lớp thành K bài toán nhị phân: với mỗi nhãn, huấn luyện một bộ phân loại riêng tách lớp đó khỏi toàn bộ các lớp khác; khi dự đoán, chọn lớp có điểm hoặc xác suất cao nhất. Logistic regression hay SVM tuyến tính thường dùng cách này để làm việc với nhiều lớp. "A single classifier is trained for all classes." mô tả mô hình đa lớp gốc như softmax hay Naive Bayes, ngược với ý tưởng tách bài toán. "All classes are treated as one single class." làm mất hết thông tin phân biệt giữa các lớp, không còn gì để phân loại. "It is not applicable to multiclass classification." sai vì one-vs-all sinh ra chính là để đưa bộ phân loại nhị phân vào bài toán đa lớp.