在scikit-learn中，有一种被称为sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier的策略，可以用于多类别和多标签问题。根据其文档介绍：

“在多标签学习文献中，OvR也被称为二元相关性方法”。

我的问题是，

这种scikit-learn的策略与skmultilearn.problem_transform.BinaryRelevance之间有任何区别吗？

提前感谢您。

回答：

没有区别。它们的工作方式完全相同。它们都预测一个实例属于某个类别的概率，是或不是。