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过拟合不会影响分类模型的泛化能力
选项:
A:错
B:对
模型
泛化
拟合
发布时间:
2024-05-15 18:17:51
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1.
过拟合不会影响分类模型的泛化能力选项: A:对 B:错
2.
过拟合不会影响分类模型的泛化能力
3.
属于特征选择的优点有()。 A.解决模型自身的缺陷 B.减少过拟合 C.提升模型的性能 D.增强模型的泛化能力
4.
训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题,关于这些问题以下说法错误的是选项: A:复杂的模型时容易发生欠拟合问题; B:神经网络不会出现过拟合问题; C:正则化方法可以减少过拟合问题; D:增加数据量不能减少过拟合问题
5.
训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题,关于这些问题以下说法错误的是选项: A:复杂的模型时容易发生欠拟合问题; B:神经网络不会出现过拟合问题; C:正则化方法可以减少过拟合问题; D:增加数据量不能减少过拟合问题
6.
43.下列描述中属于特征选择的优点有( )。 选项: A:解决模型自身的缺陷 B:减少过拟合 C:提升模型的性能 D:增强模型的泛化能力
7.
训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题,关于这些问题以下说法错误的是哪些?选项: A:复杂的模型时容易发生欠拟合问题; B:神经网络不会出现过拟合问题; C:正则化方法可以减少过拟合问题; D:增加数据量不能减少过拟合问题
8.
卷积神经网络中池化层的主要作用是 ().A.减少模型过拟合现象发生的概率B.增加模型泛化能力C.提取特征D.减少网络模型参数
9.
如果模型学习的特征很少,容易造成训练误差很大,这种现象称为______。 选项: A、泛化 B、 鲁棒性 C、 欠拟合 D、 过拟合
10.
深层人工神经网络具有很强的表示能力,但经常出现过拟合。为了提高神经网络的泛化能力,下列不能提高泛化能力的方法( )选项: A:参数范数惩罚 B:提前终止训练 C:集成 D:增加模型的复杂度
11.
然而使用神经网络需要(),否则必将出现过拟合问题从而降低网络泛化能力( )选项: A:适当网络模型的复杂度 B:控制模型的权重参数 C:的到高的拟合度 D:都不对
12.
随机森林模型的优点有( )选项: A:由于采用了随机采样,训练出的模型的方差小,泛化能力强。 B:在训练后,可以给出各个特征对于输出的重要性 C:在某些噪音比较大的样本集上,随机森林模型不会过拟合 D:取值划分比较多的特征不容易对随机森林模型决策产生更大的影响
13.
神经网络的泛化能力就是指对样本数据的拟合和逼近效果。选项: A:对 B:错
14.
神经网络的泛化能力就是指对样本数据的拟合和逼近效果。选项: A:错 B:对
15.
机器学习的目标是使学得的模型能够很好的适用于新的样本,而不是仅仅在训练样本上工作的很好,学得的模型适用于新样本的能力。这描述的是:()A.模型泛化能力B.欠拟合C.过拟合D.可解释性
16.
关于过拟合和欠拟合,说法正确的是 选项: A:对于欠拟合的模型,可以减少模型的复杂程度 B:对于欠拟合的模型,可以增加特征的数量 C:对于过拟合模型,可以增加模型复杂程度 D:对于过拟合模型,可以减少样本容量
17.
复制题目 以下关于训练数据和测试数据的说法中正确的有: 选项: A、测试数据集一般用于验证模型的泛化能力。 B、训练数据集一般用于验证模型的泛化能力。 C、测试误差过高的现象叫做过拟合。 D、训练误差过高的现象叫做欠拟合。
18.
机器学习(包括深度学习)的主要目的是从训练集上学习到数据的真实模型,从而能够在未见过的测试集上也能够表现良好,把这种能力称为: 选项: A、过拟合 B、优化 C、计算能力 D、泛化能力
19.
下面关于模型过拟合的原因中,错误的是( )?选项: A:样本太多会导致过拟合; B:模型太复杂会导致过拟合; C:训练集中包含噪声,会导致过拟合; D:样本太少会导致过拟合
20.
在卷积神经网络中,激活层的主要功能是()。 选项: A、增加模型的非线性特性,从而提高模型的拟合能力 B、提高模型的训练速度 C、增强模型的泛化能力 D、以上都正确
21.
模型对训练数据拟合好,测试数据拟合差的现象,叫做 选项: A、欠拟合 B、过拟合 C、测试拟合 D、训练拟合
22.
神经网络的泛化能力就是指对样本数据的拟合和逼近效果。
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