训练集的 R 平方比测试集的 R 平方大得多。 这对回归 model 意味着什么？

Question

Training Metrics:
R squared: 0.8099510921986353

Testing Metrics:
R squared: 0.17368322884835363

这是结果。 我尝试优化数据但结果变化不大？ model 或数据一定有什么问题？ 对于 model 和正在使用的数据，这种价值差异意味着什么？

Answer 1

可能您的 model 对于您的训练数据集过度拟合。 您可以更改超参数或尝试不同的重采样方法（例如，尝试使用较低的 k 进行交叉验证）。