ベイズやSVMで20クラスほどのクラス分類をしているのですが、クロスバリデーションでは9割以上正解なのに
テストデータでは3割とかになってしまうのは、どういう原因が考えられるでしょうか？
3週データを取得して1週目と3週目を学習データに、2週目をテストデータとしているので
学習データのオーバーフィッティング？もなく学習データとテストデータの性質もバランスが取れているはずなのですが

それと、誤差要因を見出すには誤差項というのを検証するといいみたいなことを聞いたのですが、
ググると回帰分析の話が出てきますが、誤差項というのは連続性のないクラス分類でも検証できるものなのですか？