1樓：
這種情況一般是你的testing dataset的分布和training dataset， validation datatset的分布長得很不一樣。
你可能需要多提供一些資訊， 你的train, valid, test是你自己分的還是咋地， 如果是自己分的話，那可能就是過擬合了。
2樓：
我覺得至少有兩種情況：
1，模型過擬合了，導致在訓練集和驗證集上表現好，在測試集上效果一般。
2，訓練集和測試集的資料分布不一樣，訓練的模型只認識訓練集型別的資料，在測試集上泛化效果不好。
3樓：木羊
應該是模型「學歪了」。
出現這種情況，一般原因有兩種：
1.訓練資料太小。沒有體現真實分布，可以多劃一些資料試試；
2.分布不一樣。模型學歪了主要還是訓練資料和真實資料分布不一樣，可以嘗試抽取更有代表性的資料試試。
4樓：王華
描述不夠詳細。你的測試集是怎麼來的？
如果是資料集隨機劃分出來的作為測試集，那出現這種情況的原因可能是資料集數量太少，包括訓練集、測試集數量都少，或者程式設計錯誤。
如果測試集是另一資料集，那麼可能分布有所不同，這種效果還是可以的。
5樓：歐維費特
絕大多數反直覺的誤差都是資料集的鍋。其他回答都提到了，無非是樣本數量小或者資料分布誤差導致的。有條件的話可以增大資料集；或者嘗試用不同的特徵去做stratified sampling。
想深入調查的話可以把訓練測試驗證三個不同的資料集分開做explorotary analysis，主要看一下分布，是不是有什麼明顯的偏差。
6樓：敲程式碼的quant
，但是實際當中的資料很難滿足這個條件，尤其是在流式資料中。出現中情況的原因就是出現了資料特徵分布的改變，通常這種現象稱作概念漂移或者模式遷移。
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