我需要创建一个分类模型来预测某事件的类别 – 1、2或3。我已经尝试了两种模型：多类决策树和多类神经网络。以下是每个模型的准确率得分和混淆矩阵。

多类决策树：

总体准确率 0.634平均准确率 0.756微平均精确度 0.634宏平均精确度 0.585184微平均召回率 0.634宏平均召回率 0.548334

混淆矩阵：

1. 40.3% 53.6% 6.1%
2. 6.6% 76.6% 16.8%
3. 0.6% 51.8% 47.6%

多类神经网络：总体准确率 0.5865平均准确率 0.724333微平均精确度 0.5865宏平均精确度 0.583795微平均召回率 0.5865宏平均召回率 0.460215

混淆矩阵：

1. 34.8% 63.5% 1.7%

2. 2.9% 89.3% 7.7%

3. 0.1% 85.9% 13.9%

   我认为这意味着在Class2上，这两个模型表现良好，尤其是神经网络模型。在其他类别上，决策树模型表现得更好，但仍然低于50%。

根据这些指标，我应该如何改进结果？谢谢。

回答：

删除id特征，同时检查并删除你认为对预测无价值的任何特征（如id等其他特征）或具有唯一值的特征。还要检查是否存在类别不平衡（数据中每个类别的样本数量是否有适当的平衡？）。然后尝试应用模型并调整参数以获得更好的结果。你可以使用交叉验证来获得更好的结果。