弹性网络回归模型训练集得分低于验证集和测试集

这种情况通常表明模型存在过拟合的问题。过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现较差。这是因为模型在训练集上过于拟合了数据的细节和噪声，导致失去了泛化能力。

解决过拟合问题的方法有很多种，以下是一些常见的方法：

1. 增加训练数据：增加数据可以减少模型对训练集数据的依赖程度，提高泛化能力。

2. 减少模型的复杂度：可以通过减少模型的层数、节点数等方式减少模型的复杂度，防止模型过于拟合训练集数据。

3. 正则化：使用L1或L2正则化等方法可以减少模型的复杂度，防止模型过拟合。

4. Dropout：在训练过程中随机丢弃一些节点可以防止模型过拟合。

5. 提前停止训练：当模型在验证集上的性能不再提高时，可以停止训练，避免模型过拟合训练集数据。

需要根据具体情况选择合适的方法来解决过拟合问题。