在构建分类模型后，我通过准确率、精确率和召回率对其进行了评估。为了检查过拟合，我使用了K折交叉验证。我知道，如果我的模型得分与交叉验证得分差异很大，那么我的模型就是过拟合的。然而，我在如何定义阈值上遇到了困难。比如，实际得分的差异有多大才能推断出模型过拟合？例如，以下是3个分割（3折CV，shuffle=True，random_state=42）及其在逻辑回归模型上的各自得分：

Split Number  1Accuracy= 0.9454545454545454Precision= 0.94375Recall= 1.0Split Number  2Accuracy= 0.9757575757575757Precision= 0.9753086419753086Recall= 1.0Split Number  3Accuracy= 0.9695121951219512Precision= 0.9691358024691358Recall= 1.0  

直接训练逻辑回归模型而不使用CV的结果如下：

Accuracy= 0.9530201342281879Precision= 0.952054794520548Recall= 1.0

那么，我该如何决定得分的变化幅度，以推断出过拟合的情况呢？

回答：

我假设你正在使用交叉验证：

这将分割你的训练和测试数据。

现在你可能已经实现了类似这样的代码：

from sklearn.model_selection import cross_validatefrom sklearn.metrics import recall_scorescoring = ['precision_macro', 'recall_macro']clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=0)scores = cross_validate(clf, iris.data, iris.target, scoring=scoring,cv=5)

目前，你只计算了测试得分，在所有3个案例中表现都很好。

第一个选项是：

return_train_score默认设置为False以节省计算时间。要评估训练集上的得分，你需要将其设置为True

这样你也可以看到各折的训练得分。如果你看到训练集上的准确率为1.0，这就是过拟合的迹象。

另一个选项是：增加分割次数。这样你可以确保算法没有过拟合，如果每个测试得分都具有高准确率，你的表现就很好。

你添加了基线吗？我猜测这是一个二分类问题，我觉得数据集可能高度不平衡，因此0.96的准确率总体上可能并不算好，因为你的虚拟分类（总是选择一个类）会有0.95的准确率。