我看到了两种方法： 1 - 有错误 2 - 没有错误。

1 - 查找错误

• 您可能已经提交了数据泄漏。您已在其中一项功能中添加了目标，并找到了模型。

• 验证不正确，您有一个时间序列并且您已经完成了随机验证。

• 您的测试只有几个实例，或者它是唯一的。

• 从火车上重复测试。

2 - 没有错误

如果预测是正确的并且你有 100% 的准确率，那么就不需要进行机器学习。打开模型找到在哪里做出决定，不要做机器学习，做经典建模。

例如，如果您的模型是决策树，只需绘制或打印它并获得决策并自己放置。

在对以前开发的算法进行建模时，有时会发生这种情况。新的 ML 模型能够了解之前发生的事情。

最短的可能解释：您可能过度拟合您的数据。

当然，这是在测试集中发生的，而不是在训练集中发生的……但是如果您错误地将数据从训练集中泄漏到测试集中怎么办（相信我）。

当你获得 100% 的准确率时，它很可能是一种过度拟合，这最终是一个错误。同样，即使在测试集上……也可能只是数据泄漏。

如果您的模型具有$100%$看不见的测试数据的准确性，我将解释一些情况。

1. 如果您的情况不会随着时间而改变并且没有例外，那么所提到的准确性非常令人满意，您可以自信地说您的模型已经学会了它应该做什么。例如，您可以实现一个LSTM能够找到二进制数总和的网络。在这种情况下，由于您总是知道一些典型的$10 + 01$ 价值观总是 $100$，这是不变的事实， $100$% 是可以接受的。
2. 有些情况下，当前的情况与明天的情况不同。这意味着您要对其建模的自然行为不是函数，而是分布。这意味着对于当前的特征空间，您可能会有不同的结果。这是在当前特征空间中不同类别的分布（即在分类任务中）重叠的情况。这意味着你不可能拥有$100%$准确性，因为您要建模的性质不是函数。如果我想再解释一下，有两种情况。首先，分布的性质是时变或不变的。前一种情况是受先前结果影响的。由于分布的重叠，后一种情况可能具有相同输入特征的矛盾结果。

不确定这是否会是一个令人满意的答案……每当我在测试数据上获得 100% 的准确性时，我想到的第一件事就是“我一定做错了什么”。

最常见的是，我向数据集添加了一个特性，它实际上是目标变量的一种代理。也就是说，我犯了一个愚蠢的错误。

但有时这并不是一个愚蠢的错误，比如添加一个特性。我真的不记得来源，因此我无法链接到它。但我在播客中听说有些人试图根据某些特征（我的意思不是从癌细胞图像或类似的东西）对癌症患者进行分类，他们建立了一个非常简单且出奇的好模型（不是 100 % 准确率）。关键是他们包含了某种患者的身份作为特征，并且该身份以某种方式包含有关治疗他们的医院的信息。有几家医院治疗了非常糟糕的病例，因此该模型是了解去那几家医院的任何人都真的病了，而不是真正了解谁生病了。

希望能帮助到你。