我刚刚开始我的Pyspark之旅，建立一个Logistic回归模型，预测用户的设备类型（平板电脑，手机，电视，平板电脑和桌面）。
我有4个功能：
精度
该算法正在运行，我的准确率达到了很高的~83％，当我做最终检查以查看我预测的目标标签（device_type）时，我可以看到我缺少一个类（pad）。
原型
起初，我正在使用小数据进行原型设计，并认为可能需要更多数据。所以我抓住了更多数据（100万行）并运行了Log Reg模型。
当检查预测目标类标签时，我仍然缺少一个类（pad）。有人遇到过同样的问题吗？
假设
我的假设首先是，'pad'类标签是如此之小（完整数据中的3312行，未分成火车和测试，而不是150,000行数据，以及其他目标类标签以上）Log Reg甚至懒得去预测它。
问题
可能是这种情况吗？或者还有其他我应该检查的事情吗？
我的同事运行相同的算法，但是在Scala中，但是在他预测的表中有所有目标类标签。所以我不确定这里有什么问题。
如果您需要更多信息，请与我们联系。
以下是数据的示例：
device_id vendor_version total_minutes dow hour device_type
1 TV 100 5 22 tv
2 Web 20 6 10 desktop
3 iOs 4 3 9 phone
4 Android 12030 7 15 pad
5 Chromecast 2300 2 12 tablet
6 Playstation 587 1 3 tv
最佳，
杉