要進一步提高HMM-e方法在類別不平衡情況下的平均精度，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：使用合成數據生成技術來增加少數類別的樣本數量。這可以通過生成合成樣本來實現，從而使模型能夠學習到更多的少數類別特徵。
調整模型參數：在HMM-e的訓練過程中，調整模型的超參數，如集成模型的數量（N和M）和子集因子（s%），以確保模型的多樣性和泛化能力。增加模型的多樣性可以幫助捕捉到更多的少數類別特徵。
使用加權損失函數：在訓練過程中，對少數類別的樣本賦予更高的權重，這樣可以使模型在學習時更加重視少數類別的樣本，從而提高其在不平衡數據集上的表現。
後處理技術：在模型預測後，使用後處理技術來調整預測結果的閾值，以提高平均精度。這可以通過分析精確率-召回率曲線來確定最佳的分類閾值。
集成其他模型：將HMM-e與其他模型（如支持向量機或神經網絡）結合，利用這些模型的特徵提取能力，進一步提高分類性能。