1樓：張先生
前提：我假設你的訓練準確率是還不錯的（因為你沒具體說）。
首先資料極端不平衡本來就會出問題，像你目前的資料分布，分類器即便把所有樣本都分成A類，由於A類佔比95%，所以也能得到很高的訓練準確率，但實際上並沒有學習到太多B類和C類的特徵，導致分類器過度學習了A類的特徵，而對B類和C類的泛化效果並不好。
現在你又多加了一層，等於是增加了模型的複雜度，資料沒有做任何變化，那麼這種情況會進一步增加模型的這個問題，進一步提公升了對佔比高樣本的學習程度。
所以你最好的解決方式是balance一下資料集，或者是在loss上使用一些加權的方法。
2樓：「已登出」
詳細描述一下問題。三分類不平衡資料集，第一類佔比95%以上，二三類差別不是特別大。用stacking框架實現。
基模型分別選了隨機森林、多分類SVM（加了類權重），adaboost，GBDT，5折交叉驗證，第二層嘗試了回歸、adaboost。stacking後為何少數類識別效果都不如基模型？
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