模型准确率上不去，通常由数据质量不足、模型复杂度不匹配、特征工程不完善或训练方法不当导致。以下是关键原因及解决方案：

1. 数据问题

   • 数据量不足：样本过少导致模型无法学习有效规律，需补充数据或采用数据增强技术。
   • 标注错误或噪声：清洗数据、修正错误标签，或使用鲁棒性强的损失函数（如交叉熵）。

2. 模型与任务不匹配

   • 复杂度失衡：简单模型欠拟合时增加层数或参数；复杂模型过拟合时添加正则化（如L2正则、Dropout）。
   • 架构选择不当：图像任务优先CNN，序列数据适用RNN或Transformer，需结合任务特性调整。

3. 特征工程缺陷

   • 特征相关性低：通过相关性分析或领域知识筛选关键特征，剔除冗余信息。
   • 未标准化/归一化：数值特征尺度差异会影响收敛，需统一量纲（如Z-Score标准化）。

4. 训练策略优化

   • 学习率不当：动态调整学习率（如余弦退火）、使用自适应优化器（如Adam）。
   • 早停与验证集：监控验证集性能，避免过拟合；划分足够验证数据（建议20%-30%）。

提升准确率需系统性排查：从数据质量到模型调参，每一步都可能成为瓶颈。定期验证、迭代优化是关键。