Training set score: 0.963464 Test set score: 0.484992

这个输出是指在训练集上的准确率（Training set score）和在测试集上的准确率（Test set score）。其中，准确率是指模型在预测时正确分类的样本数与总样本数之比。

这个输出显示，模型在训练集上的准确率为96.35%，而在测试集上的准确率只有48.50%。这种情况称为“过拟合”，即模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。

出现这种情况的原因可能是模型过于复杂，或者训练集和测试集之间存在较大的差异。为了解决这个问题，可以尝试以下几个方法：

1. 减少模型复杂度：可以尝试减少神经网络的隐藏层数、节点数等，从而减少模型的复杂度。

2. 数据增强：可以使用数据增强的方法来扩充训练集，减少过拟合。

3. 正则化：可以使用正则化方法（如L1、L2正则化）来限制模型的复杂度，防止过拟合。

4. 交叉验证：可以使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力，从而更好地控制过拟合。

需要注意的是，解决过拟合问题需要根据具体情况进行调整和优化，不能简单地采用一种方法来解决问题。

相关问题

Training set score: 0.870771 Test set score: 0.551343

经过改进后，模型在训练集上的准确率略微提高到了87.08%，在测试集上的准确率也得到了明显提升，达到了55.13%。

如果还想进一步提高模型性能，可以尝试以下几个方法：

1. 调整超参数：可以进一步调整超参数，如学习率、正则化系数等，从而找到更好的超参数组合。

2. 使用更先进的模型：可以尝试使用更先进的模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），从而提高模型的性能。

3. 使用预训练模型：可以使用预训练模型进行微调，从而加速模型的训练，并提高模型的性能。

需要注意的是，模型的性能提高需要一定的经验和实践，需要根据具体问题和数据集进行选择和尝试。

Training set score: 0.869418 Test set score: 0.515008

经过修改后，模型在训练集上的准确率降低到了86.94%，但在测试集上的准确率提高到了51.50%。这说明模型的泛化能力得到了提高，过拟合问题得到了一定程度的缓解。

如果想进一步提高模型的泛化能力，可以尝试以下几个方法：

1. 调整模型结构：可以尝试添加或删除隐藏层、调整节点数等，从而找到更好的模型结构。

2. 增加训练数据：可以尝试增大训练集的规模，或使用数据增强方法，如旋转、翻转、缩放等，来扩充训练数据。

3. 调整超参数：可以尝试调整学习率、批量大小、正则化系数等超参数，从而找到更好的超参数组合。

需要注意的是，模型的性能提高需要一定的经验和实践，需要根据具体问题和数据集进行选择和尝试。