在机器学习PAI利用ADAGRAD在线优化初始模型为逻辑回归的算法时，混淆矩阵怎么看着不正常呢？

如果您在机器学习PAI中使用ADAGRAD算法进行逻辑回归模型的在线优化，并且在混淆矩阵上看到了异常结果，我可以尝试提供一些常见的问题和解决方案供您参考。

样本不平衡：如果数据集中的类别不平衡（某些类别的样本数量远远超过其他类别），混淆矩阵中的统计量可能会出现偏差。在这种情况下，您可以考虑使用其他评估指标，如精确度、召回率、F1分数等，来更全面地评估模型性能。

特征选择的影响：选择不合适的特征或忽略重要的特征可能导致模型的性能下降，从而在混淆矩阵中产生不正常的结果。请确保您选择了适当的特征，并仔细检查特征工程的过程。

模型调优问题：ADAGRAD算法的性能可能会受到学习率和正则化参数等超参数的影响。请尝试调整超参数的值，以获得更好的结果。可以使用交叉验证或网格搜索等技术来找到最佳的超参数组合。

数据质量问题：混淆矩阵异常可能与数据质量有关。请确保数据集没有错误、缺失值或异常值，并且已经进行了适当的预处理和清洗。

如果您能提供更多关于异常结果和数据集的详细信息，我将尽力提供更具体的建议和解决方案。