基于学习曲线判断二分类模型是否过拟合或欠拟合的咨询

从你描述的情况来看，你的模型大概率是高偏差（欠拟合）+ 高方差（过拟合）的混合问题，而且核心矛盾可能在偏差上：

• 如果你的训练集准确率本身就没达到理想水平（比如远低于预期的高准确率），那说明基础模型的能力根本不足以拟合训练数据，属于典型的欠拟合。这时候加正则化相当于进一步限制模型的拟合能力，自然会拉低验证集和测试集的准确率，而且训练与验证曲线的差距也不会缩小——毕竟模型连训练数据都没学好，正则化只会让它更“放不开手脚”。
• 要是训练集准确率很高，但验证集准确率低、两者差距大，加正则化却没缩小差距，那得排查数据问题：比如训练集和验证集的样本分布不一致，或者验证集样本量太小、噪声太大，这种情况下正则化起不到作用；另外也可能是你用的正则化强度不对（比如λ设置得太大），或者正则化类型和你的模型不匹配（比如给线性模型用了不合适的正则方式）。

给你几个具体的调整方向：

• 先确认训练集的准确率：如果训练准确率低，优先解决偏差问题——换更复杂的模型（比如把逻辑回归换成随机森林，或者给神经网络增加层数/神经元）、补充更多有效特征、调整模型超参数（比如树模型调大深度，先去掉正则跑基线）。
• 如果训练准确率很高，先检查训练/验证集的分布是否一致（比如特征分布、标签比例）；然后逐步调整正则化强度，从极小值开始往上试，观察曲线变化；或者尝试其他正则化手段（比如早停、Dropout）。
• 也可以用交叉验证来验证结果，避免单次验证集带来的偶然误差。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lazar Milikić