模型过拟合：训练集准确率高，测试集准确率低的原因及解决方法

测试集准确率低于训练集准确率说明模型存在'过拟合'的问题，即模型在训练集上过度拟合，导致在新的数据集上表现不佳。因此，测试集准确率最高的模型并不一定是性能最好的模型，而是最适合新数据的模型。为了解决过拟合问题，可以采用一些方法，如增加训练数据、正则化、降低模型复杂度等。

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