为什么最终的准确率与显示的准确率相差很远

最终的准确率与显示的准确率相差很远的原因可能有以下几点：

1. 数据集不平衡：在机器学习和深度学习任务中，数据集的类别分布可能不均衡，即某些类别的样本数量远远多于其他类别。这会导致模型在训练过程中更关注数量较多的类别，从而导致最终的准确率与显示的准确率相差较远。
2. 过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集或实际应用中表现较差的现象。过拟合可能是因为模型过于复杂，过度拟合了训练集中的噪声或特定样本。在这种情况下，模型在训练集上的准确率可能很高，但在未见过的数据上的准确率较低。
3. 特征选择不当：特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和区分性的特征用于模型训练。如果选择的特征不足够代表数据的特征，或者选择的特征与目标任务关系不大，那么模型的准确率可能会受到影响。
4. 数据预处理不当：数据预处理是指在模型训练之前对原始数据进行清洗、归一化、缺失值处理等操作。如果数据预处理不当，比如缺失值处理不完善、归一化方式选择不合理等，可能会导致模型在训练和测试阶段的表现差异较大。
5. 模型选择不当：不同的机器学习算法和深度学习模型适用于不同的任务和数据集。如果选择的模型不适合当前任务或数据集的特点，那么最终的准确率可能会与显示的准确率相差较远。

针对以上问题，可以采取以下措施来改善最终的准确率：

1. 数据集平衡：通过采样技术（如欠采样、过采样）或集成方法（如集成学习）来平衡数据集中各个类别的样本数量，以提高模型对少数类别的识别能力。
2. 正则化和模型调参：通过正则化技术（如L1、L2正则化）来减少模型的复杂度，避免过拟合。同时，可以通过交叉验证和网格搜索等方法来选择合适的超参数，以提高模型的泛化能力。
3. 特征工程：通过领域知识和特征选择算法来选择最具有代表性和区分性的特征，以提高模型的准确率。可以尝试使用降维技术（如主成分分析、线性判别分析）来减少特征维度，同时保留最重要的信息。
4. 数据预处理优化：对原始数据进行更加细致和全面的预处理，包括缺失值处理、异常值处理、归一化、标准化等，以提高模型的稳定性和准确率。
5. 尝试不同的模型：根据任务和数据集的特点，尝试不同的机器学习算法和深度学习模型，选择最适合当前任务的模型。可以尝试集成学习方法（如随机森林、梯度提升树）来提高模型的准确率和稳定性。

需要注意的是，以上措施并非一劳永逸的解决方案，具体的应用场景和数据特点可能需要针对性地进行调整和优化。