什么是模型的过拟合？（）
A:模型在训练集上表现差
B:模型在测试集上表现差
C:模型在训练集和测试集上表现一致
D:模型在训练集上表现好，但在测试集上表现差
发布时间：2024-06-10 17:00:08
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- 1.过拟合是指（ ）。 选项： A、在训练集表现非常好，但在测试集上表现很差 B、在训练集表现非常好，但在测试集上表现也非常好 C、在训练集表现非常差，但在测试集上表现也差 D、在训练集表现非常差，但在测试集上表现非常好
- 2.欠拟合是指( )A、在训练集表现非常好,但在测试集上表现很差B、在训练集表现非常好,但在测试集上表现也非常好C、在训练集表现非常差,但在测试集上表现也差D、在训练集表现非常差,但在测试集上表现非常好
- 3.欠拟合是指（ ）。 选项： A、在训练集表现非常好，但在测试集上表现很差 B、在训练集表现非常好，但在测试集上表现也非常好 C、在训练集表现非常差，但在测试集上表现也差 D、在训练集表现非常差，但在测试集上表现非常好
- 4.过拟合指的是模型在训练集上表现不佳，但在测试集上表现良好。
- 5.模型结果欠拟合一般表现为？A.在训练集上表现很好B.在训练集上表现比较差C.在测试集上表现很好D.在测试集上表现比较差
- 6.如果模型在训练集上拟合很好，但在测试集表现很差，这种现象名称是什么，出现这种情况如何解决。
- 7.在训练深度学习模型时,什么是过拟合? 选项： A: 模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现差 B: 模型在训练数据和测试数据上表现都差 C: 模型在训练数据和测试数据上表现都良好 D: 模型无法收
- 8.在深度学习中，什么是欠拟合（Underfitting）？ 选项： A:模型在训练集上表现很好，在测试集上表现不佳 B:模型过于复杂，过度拟合训练数据 C:模型过于简单，无法捕捉数据的复杂关系 D:模型的训练误差很小
- 9.在深度学习中,什么是过拟合?A、模型在训练集上表现很差B、模型在测试集上表现很差C、模型过于复杂,导致在新的数据上表现不佳D、模型没有足够的参数来处理新的数据
- 10.过拟合指的是什么？ 选项： A:在训练集上的精度很高，而在测试集上的精度很低 B:在训练集上的精度很低，而在测试集上的精度很低 C:在训练集上的精度很高，而在测试集上的精度很高 D:在训练集上的精度很低，而在测试集上的精度很
- 11.训练得到一个模型后,该模型在训练集上的准确率达到98%,在测试集上的准确率为20%,则下列说法正确的是() 选项： A、该模型发生了欠拟合 B、要提升该模型在测试集上的准确率,可以收集更多训练数据样本 C、该模型发生了过拟合 D、要提升该模型在测试集上的准确率,可以尝试简化网络结构 E、该模型的泛化效果很差
- 12.训练得到一个模型后,该模型在训练集上的准确率达到98%,在测试集上的准确率为20%,则下列说法正确的是() 选项： A、该模型发生了欠拟合 B、要提升该模型在测试集上的准确率,可以收集更多训练数据样本 C、该模型发生了过拟合 D、要提升该模型在测试集上的准确率,可以尝试简化网络结构 E、该模型的泛化效果很差
- 13.当我们使用留出法对数据集进行划分后，在训练集上通过两个不同的算法训练出2个模型，并通过测试集上的性能评估得到表现最好的模型，这一模型可以直接推荐给用户。 选项： A、是 B、否
- 14.什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。
- 15.一般地，不会把给定的整个数据集都用来训练模型，而是将其分成训练集和测试集两部分，使用训练集对模型进行训练或学习，然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现。
