一些回归模型在训练样本上表现不佳,而在看不见的数据上表现良好

问题描述

我使用不同的回归模型来解决回归问题。 问题是测试集(train_test_split)上的性能指标非常高 以下是值:

  • MAE:2.5001127258479676 MSE:8.917729026153863 RMSE: 2.986256691269835 R2:0.7879672181229262 当用于新数据时,它的表现非常好。

第二个模型 (Xgboost) 在训练数据上表现良好,但在新数据上表现不佳。所以问题反过来了。 这背后的原因是什么?怎么解决

这是使用的数据: AVG_TORQUE 和 scan_area 是特征。

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解决方法

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