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错误率高的原因分析
1. 数据偏：当样本数据满足严格的正态分布时，其模型的准确性更高。但在训练样本数据集中，如果数据本身具有波动性，甚至出现离群点，那么模型的预测能力会受到影响，从而导致实际错误率提高。
2. 模型算法：不同类型的机器学习算法，使用的模型算法也是不同的。在模型算法上，训练数据集是否较难拟合，以及模型是否具有过度拟合的情况，也会直接影响模型的决策准确性，从而导致实际错误率上升。
3. 超参数设置：不同的机器学习任务需要配置不同的超参数，而这些超参数的正确参数调整，直接影响模型的性能，也影响训练模型的预测准确性，以及实际的错误率。
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