我正在为一个多类分类问题工作，比如说0，1，2，3，4，5。比如说2，3，4班被错误分类了很多。所以，我想训练模型两次。一开始，所有的六个班，然后再次为这三个班只。然后我要合并这两个结果，并对所有六个类有一个最终的分类结果。但我不知道该怎么做。你有什么建议吗？我正在使用keras来训练和测试模型。
eqfvzcg81#
你可以试着训练两个甚至三个分类器。首先将数据分为（0，1，5）和（2，3，4）类，然后根据数据在第一个或第二个“bin”中的情况对其进行分类。但是，如果根本问题是数据，这可能无法解决问题。你必须扪心自问，你是否有足够的正面和负面的例子，为上述类。如果没有，你应该得到更多的数据或尝试增加它。第二，你应该试着思考你是否能合理地期望模型给出正确的答案。
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按热度按时间eqfvzcg81#
你可以试着训练两个甚至三个分类器。首先将数据分为（0，1，5）和（2，3，4）类，然后根据数据在第一个或第二个“bin”中的情况对其进行分类。
但是，如果根本问题是数据，这可能无法解决问题。你必须扪心自问，你是否有足够的正面和负面的例子，为上述类。如果没有，你应该得到更多的数据或尝试增加它。第二，你应该试着思考你是否能合理地期望模型给出正确的答案。