假设我有一个分类模型。我的工作是从 30 个不同的类别中预测出正确的类别。当前准确度为 60%。

问题是：我必须消耗另一个团队的分类结果，准确率达到 80%。所以我使用他们的预测结果作为一个特征。我称之为“黄金特征”。假设我的目标是使用黄金特征 > 80% 的准确度。

这是我目前的方法：

（我正在使用深度学习。）我有几个特征，每个特征都有自己的权重。我还为“黄金特征”的一个热向量（1 x 30）创建了一个权重向量，并将所有权重一起训练。然而，结果似乎并没有提供太多。

我思考了原因并意识到学习向量（30 x 30）不会那么有意义。它们只是正数。（如果我的推理有误，请骂我！）

有没有人遇到过类似的问题？任何建议将不胜感激！您建议的方法不一定是深度学习方法。