我应该在测试集和训练集中获得相同的准确性吗答案

【问题标题】：should I get the same accuracy in the test set and the training set我应该在测试集和训练集中获得相同的准确性吗
【发布时间】：2020-03-23 05:04:40
【问题描述】：

我是机器学习的新手，我已经建立了一个模型来预测客户是否会在下个月订阅。我在训练集上得到 73.4，在测试集上得到 72.8。可以吗？还是我有过度拟合？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

没关系。 当训练集的准确率较高而测试集的准确率较低时会发生过度拟合（存在边际差异）。

这就是过拟合的样子。

Train accuracy: 99.4%
Test accuracy: 71.4%

但是，您可以使用不同的模型和特征工程来提高准确性

【讨论】：

【解决方案2】：

我们称之为过拟合，如果训练数据的准确率异常高（大于95%）而测试数据的准确率非常低（小于65%） 。在您的情况下，训练和测试的准确性几乎相似。因此没有过度拟合。尝试更多的测试数据，检查准确率是否下降。您也可以尝试改进模型

【讨论】：