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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
训练
拟合
测试数据
发布时间:
2024-04-02 16:48:28
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相关试题
1.
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
2.
什么是过拟合?A、模型无法适应新的数据B、模型过于简单,无法拟合训练数据C、模型在训练数据上表现良好,在测试数据上表现差D、模型过于复杂,过度拟合训练数据
3.
关于过拟合,以下说法正确的是 选项:A、模型过于复杂容易造成过拟合 B、模型训练次数过多容易造成过拟合 C、训练数据集合太小容易造成过拟合 D、增加测试数据集能够避免过拟合
4.
什么是过拟合? 选项: A:模型无法适应新的数据 B:模型过于简单,无法拟合训练数据 C:模型在训练数据上表现良好,在测试数据上表现差 D:模型过于复杂,过度拟合训练数据
5.
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
6.
【单选题】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
7.
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
8.
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
9.
什么是过拟合? 选项: A: 模型过度拟合训练数据,导致在测试数据上表现不佳的现象。 B: 模型过于简单,无法很好地拟合训练数据和测试数据。 C: 学习算法对未见过的样本的适应能力。 D: 所有可能的模型组成的空间,用于描述模型的表达能力。
10.
下列说法正确的是选项: A:过拟合是由于训练集多,模型过于简单; B:过拟合是由于训练集少,模型过于复杂; C:欠拟合是由于训练集多,模型过于简单; D:欠拟合是由于训练集少,模型过于简单
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.
过拟合是指模型在训练样本拟合过度,表现极好,而在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。( ) 选项: A:对 B:错
13.
如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型() 选项: A、过拟合 B、可能过拟合可能欠拟合 C、刚好拟合 D、欠拟合
14.
在机器学习中,什么是过拟合和欠拟合的共同点? 选项: A:模型在训练数据上表现不佳 B:模型在测试数据上表现不佳 C:模型复杂度与数据不匹配 D:模型需要更多数据进行训练
15.
试题编号:282712] (单选题)如果一个模型在测试集上偏差很小,方 差很大,则说明该模型属于以下哪种?() 选项: A:欠拟合 B:过拟合 C:刚好拟合 D:可能激过拟合也可能欠拟合
16.
如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型?A.过拟合;;B.可能过拟合可能欠拟合;;C.刚好拟合;;D.欠拟合
17.
如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型?——[单选题]A、过拟合B、可能过拟合可能欠拟合C、刚好拟合D、欠拟合
18.
(单选)24.如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型? 选项: A:过拟合 B:可能过拟合可能欠拟合 C:刚好拟合 D:欠拟合
19.
如果一个模型在测试集上偏差很小,方差很大,则说明该模型属于以下哪种?() 选项: A:欠拟合 B:过拟合 C:刚好拟合 D:可能激过拟合也可能欠拟合
20.
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
21.
什么是过拟合和欠拟合,以及如何解决? 欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况。这通常发生在训练模型的数据较少且不正确的情况下。 为了防止过拟合和欠拟合,您可以重新采样数据来估计模型的准确性(k-fold交叉验证),并通过一个验证数据集来评估模型。
22.
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
23.
什么是过拟合? 选项: A:模型在训练集和测试集上表现都差 B:欠拟合的一种情况 C:模型在训练集上表现良好,但在测试集上表现差 D:模型在训练集和测试集上表现都好
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