使用训练好的数据集构建决策树模型进行分类划分完训练集测试集对模型评价显示准确率召回率精确度都在90以上为什么用原数据集里的数据进行分类判断都是一个结果实际上在原数据集里不是一个类

可能是因为模型在训练时过于拟合了训练集数据，导致在原数据集上的分类结果不准确。这种情况下，可以尝试使用更多的数据进行训练，或者使用更复杂的模型进行分类。另外，还可以考虑对数据进行预处理，如特征选择、特征缩放等，以提高模型的泛化能力。

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