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加权平均法的权重,一般是从训练数据中学习而得,规模比较大的集成,要学习的权重比较多,较容易导致欠拟合。
选项:
A:正确
B:错误
平均法
一般
拟合
发布时间:
2024-06-26 21:04:53
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1.
判断题:加权平均法的权重,一般是从训练数据中学习而得,规模比较大的集成,要学习的权重比较多,较容易导致欠拟合。选项: 选项: A:正确 B:错误
2.
判断题:加权平均法的权重,一般是从训练数据中学习而得,规模比较大的集成,要学习的权重比较多,较容易导致欠拟合。选项:A:错B:对
3.
【判断题】 (10分) 加权平均法的权重,一般是从训练数据中学习而得,规模比较大的集成,要学习的权重比较多,较容易导致欠拟合。
A.对
B.错
选项: A:正确 B:错误
4.
关于模型复杂度和数据集大小造成欠拟合和过拟合的描述正确的有() 选项:A:缓解过拟合只能增加训练数据集的大小B:模型复杂度低容易导致欠拟合C:训练数据集小容易导致过拟合D:解决欠拟合可以考虑增加模型的复杂度
5.
训练数据较少时更容易发生欠拟合。 选项: A:正确 B:错误
6.
哪个选项正确描述了过拟合和欠拟合的概念?( )选项: A:过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现较差,而欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都较差。 B:过拟合是指模型在训练数据上表现较差,而在测试数据上表现良好,而欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都较差。 C:过拟合是指模型在训练数据上表现过于复杂,导致在测试数据上表现较差,而欠拟合是指模型在训练数据上表现过于简单,导致在测试数据上表现较差。 D:过拟合是指模型在训练数据上表现过于复杂,导致在测试数据上表现良好,而欠拟合是指模型在训练数据上表现过于简单,导致在测试数据上表现良好。
7.
利用线性加权建立综合评价模型中,权重系数的对评价结果的影响明显,即权重较大指标值对综合指标作用较大。选项: A:正确; B:错误
8.
训练数据较少时更容易发生欠拟合A.正确B.错误
9.
训练数据较少时更容易发生欠拟合A.正确B.错误
10.
【判断题】训练数据较少时更容易发生欠拟合( ) 选项: A:正确 B:错误
11.
安全检查表评价的加权平均法中,权重系数确定的方法有() 选项: A、统计均值法 B、二项系数法 C、两两比较法 D、环比评分法 E、层次分析法
12.
订单优先权的确定采用加权平均法计算,对于权重的确定以下描述正确的是( )。选项: A:指标越重要,权重越大 B:指标越重要,权重越小 C:各个指标的权重之和等于1 D:各个指标的权重之和等于10
13.
在有监督学习中,什么是“欠拟合”(Underfitting)? 选项: A:模型对训练数据过度拟合 B:模型无法适应训练数据 C:模型在测试数据上表现良好 D:模型过于复杂
14.
判断题:训练数据较少时更容易发生欠拟合选项: 选项: A:正确 B:错误
15.
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
16.
在机器学习中,什么是过拟合Overfitting? 选项: A: 模型不能很好地拟合训练数据 B: 模型在训练数据上表现很好,但在测试数据上表现不佳 C: 模型没有足够的复杂度 D: 模型欠拟合了数据
17.
欠拟合通常是由于(___)而造成的。 选项: A:权值学习迭代次数足够多 B:学习能力低下 C:训练集过多模型复杂 D:数据有噪声
18.
学习训练后的状态有()。 选项: A、适当拟合 B、欠拟合 C、过拟合 D、正则化方法
19.
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
20.
集成学习算法中bagging算法是采用( )方法构造不同的学习器进行集成的 选项: A、学习算法不同 B、随机采样生成不同的学习器 C、有重复的采样生成不同的学习器 D、学习器的权重不同
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