이때까지는 binary classification이었다.

multiclass classfication을 하려고하면 binary classification을 여러번 수행해서 voting으로 구현한다.

• {y1}, {y2,y3,y4}
• {y2}, {y1,y3,y4}
• {y3}, {y1,y2,y4}
• {y4}, {y1,y2,y3}

이 중에서 majority vote를 해서 제일 높은거를 prediction의 결과로 출력

모든 pair의 경우의 수를 했을 때, 몇번 맞았는지를 count해서 voting

• y1,y2 → y1
• y1,y3 → y1
• …
• y1 : 2, y2 : 1, y3 : … → y1이 가장 많이 나왔으니까 y1을 출력

목적 : 에러에 너무 영향 받지 않는 robust한 모델을 만드는게 목적

codeword : n-bit의 유니크한 string

합쳤을 때 1이 될 수 있는 경우를 positive로 만들고 나머지를 negative로 만든다.