处理多类别分类数据集需要策略来准备数据、选择模型并在存在三个或更多不同类别时评估性能。核心挑战在于确保模型能够区分多个类别，而不会偏向占主导地位的类别。这需要仔细的数据预处理、合适的算法选择和可靠的评估指标。
首先，专注于数据准备。通过数值编码类别标签开始，可以使用整数编码（例如，类别 0、1、2）或对于需要明确类别分离的模型使用独热编码等技术。解决类别不平衡——这在多类别问题中很常见——可以通过过采样少数类别（使用 SMOTE 等方法）或欠采样多数类别来解决。例如，如果数据集包含 90% 的“猫”图像、5% 的“狗”和 5% 的“鸟”，那么过采样较小的类别或应用数据增强（例如，旋转或裁剪图像）可以平衡分布。尽早将数据分割成训练集、验证集和测试集，以避免数据泄露并确保各部分具有代表性样本。
接下来，选择适合多类别输出的模型。常用的算法包括逻辑回归（使用一对多方法）、决策树（使用熵或基尼不纯度）或神经网络（在输出层使用 softmax 激活）。例如，用于分类手写数字 (0-9) 的神经网络将使用 10 个输出节点和 softmax 来生成概率分布。scikit-learn 或 TensorFlow/Keras 等库简化了实现：scikit-learn 的 RandomForestClassifier 原生支持多类别，而 Keras 模型需要为独热编码标签指定 loss='categorical_crossentropy'。始终使用交叉验证验证超参数（例如学习率、树深度），以防止过拟合。
最后，使用考虑类别特定行为的指标来评估性能。如果类别不平衡，仅凭准确率可能会产生误导。相反，使用宏平均 F1 分数（平等对待所有类别）或加权精确率/召回率（考虑类别支持度）。例如，准确率高达 95% 的模型可能在稀有类别上表现不佳——混淆矩阵或 scikit-learn 的 classification_report 等指标会揭示这些问题。通过调整损失函数中的类别权重（例如，scikit-learn 中的 class_weight='balanced'）或尝试梯度提升树等架构来迭代改进。系统地测试不同的方法可确保模型在所有类别上都能很好地泛化。