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训练的分数不代表实际效果，因为可能过拟合了。

一般来说，1，检查任务是否合适；2，提高数据质量；3，加数据数量；4，换更大的模型。 通过调参提高精度在实际上意义不大，而且容易过拟合导致实际效果不好。