为什么验证准确率保持在75%，而训练准确率是100%？

验证准确率保持在75%，而训练准确率是100%的情况可能是由于过拟合（overfitting）导致的。

过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差的现象。当训练准确率达到100%时，可能意味着模型过于复杂，过度拟合了训练数据，导致在新数据上的表现不佳。

过拟合的原因可以是训练数据量过小、特征选择不当、模型复杂度过高等。为了解决过拟合问题，可以采取以下方法：

1. 增加训练数据量：通过增加训练数据量，可以减少模型对训练数据的过度拟合，提高泛化能力。
2. 特征选择和降维：选择合适的特征对模型的泛化能力至关重要。可以通过特征选择算法或降维技术（如主成分分析）来减少特征数量，提高模型的泛化能力。
3. 正则化（Regularization）：通过在损失函数中引入正则化项，限制模型参数的大小，防止模型过于复杂，从而减少过拟合。
4. Dropout：在神经网络中，可以通过随机丢弃一部分神经元的输出来减少过拟合。
5. 交叉验证（Cross Validation）：将训练数据划分为多个子集，轮流将其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，多次训练模型并计算验证准确率，取平均值作为最终的验证准确率，可以更准确地评估模型的泛化能力。
6. 模型集成（Model Ensemble）：通过结合多个不同的模型，如随机森林、集成学习等，可以减少过拟合的风险，提高整体的准确率。

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