首先，您说的是多项回归，而不是逻辑回归。其次，逻辑回归和多项回归都不是分类器。逻辑回归和多项回归都预测属于某个类别的概率。要对它们进行分类，您需要一个决策规则（如果概率大于某个值，则将其分类为某个类）。

由您来定义决策规则。您可以自由决定，如果属于任何类别的概率不大于某个值，则不能选择任何类别。

没办法，你要么已经有一些非类数据，然后将它们设置为第 6 类，然后用第 6 类训练模型。或者您设置一些阈值来对样本落入由隐马尔可夫模型等评估的每个类别进行评估的可能性进行评分，但准确性会比机器学习模型差。而且由于您现在甚至没有非类数据，因此您无法真正拥有一个可以区分真正的非类数据的公平分类器。