我有一个数据集，包含10个类别，每个类别有40个样本（总共400个样本）。
我为每个样本提取了大约27个特征。我使用了朴素贝叶斯分类器，并通过十折交叉验证，获得了大约96.75%的准确率。

从混淆矩阵中我注意到，十个类别中只有两个类别有几个样本被混淆，而其他类别总是被正确分类。于是我决定只保留这两个类别，去掉其他所有类别，保持相同的特征数量，然后重新运行朴素贝叶斯分类器；结果它总是能够正确分类这两个类别的样本。

我对这种情况感到困惑，不知道如何改进我的整体分类器。我原本并不期望贝叶斯分类器能更好地预测这两个类别。我尝试了各种折叠组合、百分比分割，但只要没有其他8个类别，它总是能正确分类这两个“问题”类别。我是否触及了提升/装袋/集成方法的概念？我的策略应该是使用一个分类器处理“问题”类别，而用另一个分类器处理其他类别吗？我本希望能有一个分类器能够处理所有情况。

回答：

有可能这两个难分的类别被其他某个类别完全或部分遮蔽了。去掉其他类别可能让你能够区分这两个类别，但从整个数据来看，仍然可能难以将这两个类别分开。

你可以想象下面的情况是真实的（蓝色点被红色点遮蔽）。去掉红色点后，蓝色点和黑色点就很容易分开了。

为了验证使用多个分类器是否有益（如你所建议的），我建议你将这两个难分的类别合并成一个，并在其他类别存在的情况下检查你的分类能力。如果你能准确地做到这一点，那么你就可以自信地继续使用多个分类器了。