我正在使用用于Python的Scikit模塊來實現隨機梯度增強。我的數據集具有2700個實例和1700個特征（x），并包含二進制數據。我的輸出向量是“ y”，并且包含0或1（二進制分類）。我的代碼是gb = GradientBoostingClassifier(n_estimators=1000,learn_rate=1,subsample=0.5) gb.fit(x,y)print gb.score(x,y)一旦運行，它的精度為1.0（100％），有時我的精度約為0.46（46％）。知道為什么它的性能如此巨大的差距嗎？