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如果决策树过度拟合训练集,那么可以适当降低max_depth值,因为这样会限制模型,使其正则化。( )
选项:
A:对
B:错
拟合
正则
过度
发布时间:
2024-05-16 00:15:41
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1.
如果决策树过度拟合训练集,可以减少max_depth限制模型,使其正则化。
2.
如果决策树过度拟合训练集,可以减少max_depth限制模型,使其正则化。
3.
如果决策树过度拟合训练集,以下不属于消除过拟合的选项是( ) 选项: A:增加max_depth B:减少max_depth C:剪枝 D:采用随机森林,集成学习
4.
如果增加模型复杂度,那么模型的训练错误率总是会降低。 选项: A、对 B、错
5.
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
6.
以下哪些方法可以降低过拟合( )选项: A:增加特征数量 B:增加训练数据量 C:正则化 D:减少模型复杂度
7.
如果决策树过度拟合训练集, 以下不属于消除过拟合的选项是( ) 选项: A:采用随机森林,集成学习 B:减少max_ C:增加max_ D:剪枝
8.
如果决策树过度拟合训练集,以下不属于消除过拟合的选项是() 选项: A:减少max depth B:采用随机森林,集成学习 C:增加max depth D:剪枝
9.
如果决策树过度拟合训练集,以下不属于消除过拟合的选项是() 选项: A: 采用随机森林,集成学习 B: 增加最大深度 C: 减少最大深度 D: 剪枝
10.
(多选,4分)一个好的学习训练模型应该是?()A、在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率)B、模型应该简单(防止过拟合)C、将模型函数正则化
11.
下列说法正确的是选项: A:过拟合是由于训练集少,模型过于复杂; B:过拟合是由于训练集多,模型过于简单 ; C:欠拟合是由于训练集少,模型过于简单; D:欠拟合是由于训练集多,模型过于简单
12.
如果模型在训练集上表现很好,在新的数据上表现很差,发生了什么? 选项: A、模型很可能出现了过拟合(overfitting)。 B、需要获取更多的训练数据 C、用一个简单的模型或算法、减少所用的特征或参数、正则化模型 D、减少训练数据中的噪音。
13.
以下属于解决模型欠拟合的方法是( ) 选项: A:增加训练数据量 B:对模型进行裁剪 C:增加训练过程的迭代次数 D:正则化
14.
添加更多的训练数据和采用正则化可以处理欠拟合问题
15.
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
16.
经验风险最小化原则很容易导致模型在训练集上错误率很低,但是在未知数据上错误率很高。这就是所谓的_____。( ) 选项: A:欠拟合; B:过拟合; C:正则化; D:样本不足;
17.
以下哪些方法可以减少过拟合( ) 选项: A、降低模型复杂度 B、使用集成学习方法 C、正则化 D、增加更多数据
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