因为以前的工作经历大部分是在做深度学习，大部分看test auc，顺带看一下train auc，只要测试集和训练集auc差距不是特别特别大，不是特别关注，最近我同事问了我，他的测试集和训练集auc 差距了千分之四个点，第一个反应我是觉得用户群体会不会测试集和训练集有变化，叫他看psi，后面反思了一下，其实测试auc和train 的auc 差距比较大，也是有问题的，是他的模型还是更好的拟合，欠拟合也是一种可能。
模型auc出问题，无非就是两个问题，要给是欠拟合，一个是过拟合
如果train auc 和test auc 差距比较大，有可能是欠拟合了，不是说模型那种特别欠拟合，只是没有拟合那么完美，可以让模型更好的拟合，
可以通过画学习曲线 能看出一点
解决方案：
一：看看是不是特征有问题，特征过少,增加特征，或者做特征多项式特征
二：调模型参数让模型更好的拟合
三：减少正则化参数(因为正则化是解决过拟合的)
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