用神经网络进行回归预测时，测试集所得R2分数高于训练集R2分数，怎么回事？
我用x1和x2回归预测y，训练集70%测试集30%，最后发现测试集分数竟然比训练集分数高。一般不是应该训练集分数高于测试集吗？求大佬解答。
看了你的问题，你说的没错：一般应该是训练集得分高于测试集得分。
但是，偶尔一次或者几次出现测试集得分>训练集得分这种情况也是会发生的。所以我们在测试模型的准确度得分时，往往看的是平均得分。所以，你可以增加数据量，计算平均得分看看。
可能是你数据集数量的问题，可以试一下交叉验证
我用x1和x2回归预测y，训练集70%测试集30%，最后发现测试集分数竟然比训练集分数高。一般不是应该训练集分数高于测试集吗？求大佬解答。
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但是，偶尔一次或者几次出现测试集得分>训练集得分这种情况也是会发生的。所以我们在测试模型的准确度得分时，往往看的是平均得分。所以，你可以增加数据量，计算平均得分看看。
可能是你数据集数量的问题，可以试一下交叉验证