我有一个用于情绪分析的帖子数据集，标记为 -1（负面）、1（正面）或 0（中性）。

所以我想知道我应该如何处理它。这些是我的想法：

• 制作多类分类器：我尝试使用随机森林，结果非常正确；但是，我有一定数量的正面负面，反之亦然；我宁愿错误地保持中立。
• 做一个二元分类器，但是在预测的时候，如果概率太平衡，就返回中性。但是，在我看来，我不使用中性数据——这不是浪费数据吗？也许使用 OneVsAll 会更好？
• 在输出端制作一个带有 tanh 神经元的感知器/神经网络；但我不知道这里可以使用什么好的损失函数。

您知道是否有任何理论上/实践上更好的方法？