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在训练集上运行分类器不起作用

可能是由于以下原因：

数据集问题：训练集可能存在标签错误、样本不平衡、噪声数据等问题，导致分类器无法准确学习和预测。解决方法包括数据清洗、数据平衡技术（如欠采样、过采样）和特征工程等。
特征选择问题：训练集中的特征可能不具有足够的区分度，无法有效区分不同类别的样本。可以尝试使用特征选择算法（如卡方检验、信息增益）来选择最具有代表性的特征。
模型选择问题：选择的分类器可能不适合解决当前的分类任务。不同的分类问题可能需要使用不同的算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。可以尝试使用其他分类算法或集成学习方法来提高分类器的性能。
参数调优问题：分类器的参数可能没有经过充分调优，导致性能不佳。可以使用交叉验证等方法来选择最优的参数组合，或者使用自动调参工具进行参数优化。
过拟合问题：训练集上的分类器性能良好，但在测试集上表现不佳，可能是由于过拟合现象。过拟合指的是模型过于复杂，过度拟合了训练集中的噪声和异常样本，导致泛化能力不强。可以通过增加训练样本、减少模型复杂度、正则化等方法来缓解过拟合问题。

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数据清洗和特征工程：腾讯云数据清洗服务（https://cloud.tencent.com/product/dqc）
特征选择算法：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）
不同分类算法：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）
参数调优工具：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）
自动调参工具：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）

相关搜索:在MPII人体姿态数据集上训练Keras分类器在投票分类器上运行GridSearch 如何在训练集和测试集上显示分类树和混淆矩阵在bert上训练新数据集如何使用训练好的分类器预测新的数据集使用大数据集在Spark上训练BloomFilter 在tensorflow js中重新训练图像分类器 sklearn管道:在GridSearchCV中应用TimeSeriesSplit之前，在完整的训练集上运行TfidfVectorizer？在cifar 10数据集上训练cnn时，PC死机如何使用具有不同特征维度的数据集来训练sklearn分类器？如何使用R中训练好的分类器来预测新的数据集？在Google Colab上运行autokeras图像分类器教程时出错在自己的数据集上训练MXNet Faster R-CNN 在多个数据集上训练Google-Cloud-Automl模型如何通过Tensorflow在Sagemaker上使用文件列表作为训练集？在Android中运行tflite分类器(Kotlin)在大数据集上使用Huggingface零概率文本分类在公式单元格上运行VBA集组合两个预先训练的模型(在不同的数据集上训练)的输出，并使用某种形式的二进制分类器来预测图像 Keras模型在训练数据集上的评估精度低于拟合精度

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在测试集上训练，还能中CVPR？这篇IEEE批判论文是否合理？

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