多分类逻辑回归拟合时，拟合数据数量相同和不相同的结果是否有差异

刚接触逻辑回归有个疑惑，情况如下：

一批数据情况占比为：A 类占75%
B 类占15%
C 类占10%
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1、之前我使用glmfit做回归时担心数据量有偏会一定程度上导致拟合结果有偏，所以两两做拟合时两个类的数据数目都一样，得出结果用0.5做阈值，但只能判断两类结果；  
比如 A、B数量均为1000组成一个数据集，使用glmfit拟合。

2、此时我使用mnrfit进行多分类的逻辑回归，在上面数据中A类占比很大，我担心验证集拟合结果会有偏，所以也将它们每个类的数目设置成一样的，但是验证集中结果不理想；
比如 length(A) = 1000，length（B) = 1000, length(C) = 1000组成一个数据集，使用mnrfit拟合。

3、不将每个类数目设置成一样时，验证集结果符合理想，但是因为验证集A类占比也很大，所以我也担心新的数据通过模型判断时也会偏向于A类；
比如 length(A) = 1000，length（B) = 500, length(C) = 250组成一个数据集，使用mnrfit拟合。

现在想求证，当数据集情况为上述（3）时，在模型结果上是不是就是有偏于某一类的？如果是，有什么方法可以解决吗？