如果我在构建一个天气预测器，用来预测明天是否会下雪，那么直接回答“不会”是最简单的做法。

显然，如果你在一年的每一天评估这样的分类器，它的准确率将达到95%（考虑到我是在一个很少下雪的地区构建和测试的）。

当然，即便准确率达到95%，这也是一个非常愚蠢的分类器，因为显然在冬季（一月和二月）预测是否会下雪比其他月份更为重要。

因此，如果我收集了很多关于前一天的特征来预测第二天是否会下雪，考虑到其中有一个特征是表示一年中的哪个月份或星期，那么我该如何权衡这个特定特征，并设计分类器来解决这个实际问题呢？

回答：

当然，即便准确率达到95%，这也是一个非常愚蠢的分类器，因为显然在冬季（一月和二月）预测是否会下雪比其他月份更为重要。

在你的情况下，准确率可能不是最好的衡量标准。考虑使用精确度和召回率以及F1分数。

我该如何权衡这个特定特征，并设计分类器来解决这个实际问题呢？

我认为你不应该以任何方式权衡任何特定特征。你应该让你的算法来做这件事，并使用交叉验证来决定模型的最佳参数，以避免过拟合。

如果你说一月和二月是最重要的月份，考虑只在这两个月应用你的模型。如果这不可行，可以考虑根据它们的数量为你的类别（将要下雨/不会下雨）赋予不同的权重。这个问题讨论了这个问题——无论你选择哪种语言，这个概念都应该是可以理解的。