您可以在这里采取多种方法。假设数据重叠使得类仍然可以与人类专家区分开来——人类表现通常被认为是监督分类任务中的性能上限——你可以从特征端的分类器端来解决这个问题。

首先，我会考虑您用于任务的特征表示。分类器的好坏取决于您提供的信息，您可以通过多种方式调整表示输入数据的方式。例如，如果您从事文本分类工作，与二元表示相比，使用一元表示通常会导致不同的性能。同样，您可以将非线性转换应用于分类器可能无法自行提取的连续值数据。您应该考虑问题所在的领域，并使用保留训练数据集创建一组特征生成和特征选择交叉验证实验。

接下来，我将考虑您可以在分类器端进行哪些更改。如果您的数据高度偏斜（即，一个类比另一个类更普遍），使用像朴素贝叶斯这样的算法可能没有意义，至少在没有一些抽样方法的情况下是没有意义的。如果您的问题不是高维问题，我建议您生成一个图形，让您按类别探索空间细分。如果不使用核函数（例如径向基函数），某些重叠模式（如支持向量机）将无法分类。

我会说这在很大程度上取决于您标签的性质。为什么它们重叠？我习惯与鱼打交道，我们习惯于获取一些假阴性数据。很简单，没有enocuh鱼可以占据每一个合适的地方。在这种情况下，我们通常倾向于存在数据。但是，输入变量/特征可能不利于充分区分，这就是它们看起来重叠的原因......（我们需要额外的信息。）。您可以支持一个或多个标签来惩罚其他标签，但这总是以牺牲准确性为代价。在这种情况下，具有案例权重的 SVM 可能会起作用。同样，如果他们允许包含案例权重，其他人也会这样做。祝你好运！