标签： svm cross-validation train-test-split imbalanced-data
我知道，当训练精度高而测试精度低时，我们将面临过度拟合的问题，但是在我的情况下，我将数据分为训练和测试，测试数据的准确性为88％。我只是想进一步确保我的模型能够正确预测，因此我尝试使用交叉验证来评估准确性，但我的准确性为50％。怎么解释。
PS：在有帮助的情况下，我使用的模型是带有RBF内核的SVM，我的数据通过过采样方法得到平衡。