如何进一步提高该分类模型准确率

可以尝试以下几种方法来进一步提高多分类逻辑回归模型的准确率：

1. 特征工程：对原始的特征进行特征选择、特征提取或特征转化，以提高模型的表现。比如，可以使用PCA、LDA等降维方法减少特征的维度，或者使用多项式特征转化等方法增加特征的复杂度。

2. 超参数调优：通过调整模型的超参数，如正则化系数、学习率、迭代次数等，来提高模型的泛化能力和表现。可以使用交叉验证等方法进行选择。

3. 模型集成：将多个不同的模型组合起来，形成一个集成模型，以提高模型的表现。常见的模型集成方法包括bagging、boosting和stacking等。

4. 数据增强：通过对原始数据进行一定的变换和扩充，以增加数据的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。比如，可以使用数据增强方法增加噪声、剪裁、旋转等变换。

5. 深度学习方法：使用神经网络等深度学习方法进行训练和预测，以提高模型的表现。可以使用一些预训练的模型，如VGG、ResNet等，以及一些常见的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch等。

需要注意的是，这些方法并不是一定可以提高模型的表现，具体效果需要根据具体情况进行评估和选择。