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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：

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。
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。
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。
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。
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。
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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相关搜索:准确率较低，即预测准确率为52%，而训练期间的训练和验证准确率约为92%为什么我的验证准确率比训练准确率高很多，但测试准确率只有0.5？为什么第一个时期的验证准确率高于训练准确率？为什么验证准确率达到1.00，而训练准确率为99%。我的数据由49个要素和70万个样本组成为什么我的Tensorflow CNN的准确率是零，而损失不是？我的图像分割模型在训练和验证方面提供了非常高的准确率，但输出的是空白蒙版 cshtml 彩色文字链接产品阅读列表插入音频文件

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GBDT、FM、FFM和DNN融合构建广告点击率预测模型

1，说明此处C1字段的feature是c，而C2字段的feature是x。...训练FFM 数据准备好了，开始调用LibFFM，训练FFM模型。 learning rate是0.1，迭代32次，训练好后保存的模型文件是model_ffm。 ?...输出验证集上的训练信息平均准确率 平均损失平均Auc 预测的平均点击率精确率、召回率、F1 Score等信息因为数据中大部分都是负例，正例较少，如果模型全部猜0就能有75%的准确率，所以准确率这个指标是不可信的...总结以上就是点击率预估的完整过程，没有进行完整数据的训练，并且有很多超参可以调整，从只跑了一次epoch的结果来看，验证集上的LogLoss是0.46，其他数据都在75%~80%之间，这跟FFM、GBDT...和FM网络训练的准确率差不多。

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BERT的成功是否依赖于虚假相关的统计线索？

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