标签： machine-learning
我正在研究Multiclass文本分类。在此过程中，我们确定了14个月数据的23个标签（类别）。 在这12个月中，有10个月用于培训和安装模型。 在模型的前12个月中，数据使用test-train-split分为80-20 Train-test。
使用的SVM，随机森林，NB在所有情况下都具有70％的准确性。看起来不错。
但是，在预测第13和第14个月的数据（也需要手动分类）时，预测值甚至接近10％。
如何处理？