我正在尝试使用sklearn.learning_curve绘制我的SVC分类器的学习曲线。从图表中，我发现我的训练分数和测试分数都在同时增加。但是，随着样本数量的增加，训练曲线与交叉验证曲线之间的差距变得越来越大。据我所知，提供更多样本时，训练分数应该会下降。你们对这个问题有什么看法吗？

回答：

如果训练和交叉验证准确率之间的差距在增加，那么这表明你的模型在训练数据上出现了过拟合。

随着每次迭代（提供额外的训练数据），你的模型能够更好地捕捉训练数据，但它不再能够更好地泛化（因此交叉验证的准确率趋于稳定）。