Como posso interpretar a diferença entre a validação e a precisão do teste?

Para precisão A, acho que seu modelo está funcionando bem. Suponho que você tenha usado dados de validação para treinar o modelo A e testar dados para avaliá-lo. Como a precisão da validação e a precisão do teste são altas, pode-se dizer que o modelo foi treinado da maneira correta. No entanto, tenho duas preocupações.

  • Se você precisar de um modelo com maior precisão, precisará ajustar os hiperparâmetros para melhorar.
  • O aprendizado supervisionado não se resume à precisão. Se for uma classificação binária em dois, você deverá obter uma área ROC abaixo da curva para ver se está tendo problemas para classificar o falso positivo. Se você tem um alto falso positivo, o modelo é inútil.

Para B, acho que é super adaptável. Sobreajuste significa que seu modelo funciona bem apenas em dados de treinamento e validação, e não em dados de teste ou novos dados desconhecidos. Você com certeza quer um modelo mais generalizado. Você tem que descobrir por que está super equipado. Você também precisa avaliar a área do ROC sob a curva.

http://gim.unmc.edu/dxtests/roc3.htm

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