我最近致力于图像识别。一个数据点由一个特征向量x及其标签y组成。我使用的图像功能是这样的：gist，color histgram，HOG。我将这些功能矢量化并将它们组合在一起以形成x。对于标签y，它只能是21个标签中的一个。
然后我将整个数据集随机分成两部分。我在第一部分训练了分类器并测试了第二部分的准确性。我使用的分类器是随机森林和支持向量机。 但结果表明：对于随机森林，训练精度为0.99，而测试精度为0.73;对于支持向量机，测试精度为0.20。
有谁可以告诉我他们为何如此不同？