根據我自己的經驗，我注意到分類模型的準確性與目標變數中的類數成反比。也就是說，因變數中的類數越多，模型的準確性就越低。我不知道這種變化是由類的數量還是由它們之間的不平衡引起的（盡管過采樣技術確實有助于提高模型的性能）。我假設因為更多的類導致它們之間的概率差異更小，因此模型更難以“自信地”確定確切的類。
是否有更具體的理論基礎來解釋上述觀察結果？
uj5u.com熱心網友回復：
最簡單的方法是了解準確性“意味著”什么。通過考慮隨機基線的類數。拋硬幣給你 1/K 的準確性，其中 K 是類數。所以 50% 用于 2 個類別，但只有 10% 用于 10，而只有 1% 用于 100。這表明如果您有更多類別，“60%”準確度“意味著更多”，具有 60% 準確度的二元分類器幾乎是隨機的，但是 100 節課的 60% 是神一樣的。
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