深度学习， 其他指标正常，训练集高于验证集。但是，训练集上的召回率低于验证集，这合理吗？

训练集上的召回率低于验证集这种情况通常不太合理,有几个可能的原因:

1. 过拟合:模型在训练集上过度优化,以至于在 unseen 的验证集上泛化能力变差,导致召回率下降。这种情况下,可以通过增大训练集、减小模型复杂度等方法进行调整。

2. 样本分布失衡:训练集和验证集的样本分布不同,例如某一类样本在训练集中过度代表或欠代表,这会影响对应的召回率。这需要检查两个数据集的样本分布,采取重采样或生成更加平衡的新数据集来解决。

3. 标签错误:如果训练集存在较多错误标签,而验证集较正确,那么模型学习到的特征或规则也会有偏差,导致在验证集上表现较差。这需要检查并修正训练集中的错误标签。

4. 特征选取:不同的数据集选取的特征不同,例如训练集选取的特征对模型性能有利,但在验证集上相关性较差,这也会造成差异。需要对两个数据集采用相同的特征工程,或采取特征选择方法选择对两个数据集都重要的特征。

5. 其他不匹配之处:除上述原因外,两个数据集如果在采样时间、方式、频度等存在较大差异,也会造成召回率的差异。这需要尽量采用相同或相近的采样方法生成两个数据集。

综上,训练集召回率低于验证集通常是不正常的,并且可能对最终模型的泛化能力产生影响。建议检查两个数据集之间的差异,在样本分布、标签质量、特征工程、采样方法等方面进行匹配和调整,以得到更加一致并有代表性的数据集。这有助于训练出泛化能力更强的模型。

希望上述分析能对您的实践有所帮助!如果有任何其他问题,也请随时提出。