训练集的 R 平方比测试集的 R 平方大得多。这对回归模型意味着什么？答案

【问题标题】：R-squared for training set is way larger then the R-squared for testing set. What can that mean for the regression model?训练集的 R 平方比测试集的 R 平方大得多。这对回归模型意味着什么？
【发布时间】：2023-01-21 02:25:24
【问题描述】：

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？模型或数据一定有什么问题？这种价值差异对所使用的模型和数据意味着什么？

【问题讨论】：

标签： python jupyter-notebook linear-regression

【解决方案1】：

可能您的模型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）。

【讨论】：