问分类方法中的类减少是否提高了分类的准确性？

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如果您组合的类是相似的，并且它们之间有大量的错误分类，那么它肯定会提高您的性能，因为它将减少错误。

例如：

• 假设您正在对4种不同类别的样本(猫、狗、椅子、桌子)进行分类。
• 如果你把这个类组合在一起，执行动物和无动物的分类，那么当猫被错误地归类为狗(反之亦然)时，所有的分类错误都不会发生，你的整体准确性也会提高。

如果您分组的类不相似，它很可能不会提高您的准确性，因为您不会减少错误的数量。假设您的分类器非常好，您不会将任何猫误认为是狗，反之亦然，在组合这个类时不会减少任何错误，因为没有。

减少类数的效果取决于算法和数据集。一般来说，不能保证减少班数会提高分类的准确性。在许多情况下，事实恰恰相反--增加类数可以提高分类的准确性。

例如，对于许多数据集，您可以使每个观察结果对应于一个唯一的类，并最终获得100%的分类准确率。这是一个明显的过度拟合的例子，但它达到了这样的程度:增加(而不是减少)类的数量有时可以提高分类的准确性。