XGBoost回归模型中模型结果如下：验证集R2=0.7497， 训练集集R2=0.8242 测试集R2=0.7488 训练集RMSE=0.3023 测试集RMSE=0.3536 训练集MAE=0.2217 测试集MAE=0.2595，这个模型属于过拟合吗

根据给出的模型指标，训练集上的R2值为0.8242，而测试集上的R2值为0.7488，两者相比较接近。这表明模型在训练集上的性能稍好于测试集，但差距不是很大。

同时，训练集和测试集上的RMSE和MAE值也较小，表示模型的预测误差较小。

综合来看，虽然模型在训练集上稍微表现得更好一些，但没有明显的过拟合现象。因此，可以说该模型不属于过拟合。

相关问题

XGBoost回归模型中模型结果如下：验证集R2=0.7624， 训练集集R2=0.8142 测试集R2=0.7621 训练集RMSE=0.3318 测试集RMSE=0.3883 训练集MAE=0.2436 测试集MAE=0.2920，这个模型可靠吗？

根据给出的模型指标，该模型在训练集和测试集上的R2值分别为0.8142和0.7621，说明模型能够解释一定比例的目标变量方差。同时，训练集和测试集上的RMSE和MAE值也较小，表示模型的预测误差较小。

综合来看，该模型在验证集上的R2值与训练集和测试集上的R2值相近，且其他指标也表现良好，因此可以认为该模型是可靠的。然而，最终是否可靠还需考虑具体应用场景和需求。

XGBoost回归模型中模型结果如下：验证集R2=0.7624， 训练集集R2=0.8142 测试集R2=0.7621 训练集RMSE=0.3318 测试集RMSE=0.3883 训练集MAE=0.2436 测试集MAE=0.2920，这个模型属于过拟合吗

根据给出的模型指标，训练集上的R2值为0.8142，而测试集上的R2值为0.7621，两者相比较接近。这表明模型在训练集上的性能稍好于测试集，但差距不是很大。

同时，训练集和测试集上的RMSE和MAE值也较小，表示模型的预测误差较小。

综合来看，虽然模型在训练集上稍微表现得更好一些，但没有明显的过拟合现象。因此，可以说该模型不属于过拟合。