测试精度大于训练精度怎么办？

Question

我正在使用随机森林。我的测试准确度是70％，而火车的准确度是34％？该怎么办 ？我该如何解决这个问题。

Answer 1

Test的准确性不应高于train，因为该模型已针对后者进行了优化。这种行为可能发生的方式：

• 您没有使用相同的源数据集进行测试。您应该进行适当的训练/测试拆分，使两者都具有相同的基础分布。您很可能为test

提供了一个完全不同（且更令人满意）的数据集

• 应用了regularization的不合理程度。即便如此，为了观察到的行为的发生，还是需要有一些“测试数据分布与火车的分布不同”的元素。

Answer 2

首先，您应该检查用于训练的最终数据。我认为他们的数据有些问题，数据可能没有经过适当的预处理。

在这种情况下，您还应该尝试更多的纪元，并绘制学习曲线， 购买您可以分析的学习曲线，当模型收敛时， 您应该检查以下内容：

1. 验证和培训的准确性应该增加，损失应该减少。
2. 如果在任何特定时期之后第1步出错，请仅在该时期之前训练您的模型，因为在那之后您的模型过拟合。