在处理多类别分类问题时，可以采用以下方法：
多类别逻辑回归：使用多项式逻辑回归模型来处理多类别分类问题。在这种方法中，可以将多个二元逻辑回归模型组合在一起，每个模型对应一个类别。
多类别支持向量机：使用支持向量机模型来处理多类别分类问题。支持向量机可以通过设置不同的核函数来处理多类别分类问题，如one-vs-one或one-vs-all策略。
多类别决策树：使用决策树模型来处理多类别分类问题。决策树可以通过多次划分数据集来识别不同类别，并且可以处理多个类别之间存在的复杂关系。
多类别神经网络：使用深度学习模型如神经网络来处理多类别分类问题。神经网络可以通过多层次的神经元和激活函数来学习复杂的特征空间，从而实现多类别分类。
集成学习：使用集成学习方法如随机森林、梯度提升树等来处理多类别分类问题。集成学习可以将多个基分类器组合在一起，通过投票或平均的方式来实现多类别分类。
总的来说，处理多类别分类问题可以根据具体情况选择合适的模型和方法，同时可以通过交叉验证等技术来评估模型的性能和调整参数。