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- 1.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
- 2.若训练时使用了数据集的全部特征，模型在训练集上的准确率为100%，验证集上准确率为70%。出现的问题是？选项： A:欠拟合 B:过拟合 C:模型很完美
- 3.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
- 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
- 6.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？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
- 7.下面关于神经网络过拟合的原因中，哪个是错误？选项： A:样本太少会导致过拟合; B:样本太多会导致过拟合; C:模型太复杂会导致过拟合; D:训练集中包含测试集样本，会导致过拟合
- 8.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
- 9.有关过拟合问题的说法哪些是正确的？选项： A:分类算法一般都会遇到过拟合问题; B:决策树的过拟合可以采用剪枝方法; C:神经网络的过拟合可以采用正则化、增加测试样本的方法; D:过拟合时训练样本的检验准确度会下降
- 10.有关过拟合问题的说法正确的是哪些选项： A:过拟合时训练样本的检验准确度会下降; B:神经网络的过拟合可以采用正则化、增加测试样本的方法; C:决策树的过拟合可以采用剪枝方法; D:分类算法一般都会遇到过拟合问题
- 11.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
- 12.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
- 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?——[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
- 14.(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
- 15.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
- 16.什么是过拟合？ 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
- 17.您如何理解过拟合与欠拟合?(单选)A、过拟合是模型在训练数据上表现太好,而在测试数据上表现较差;欠拟合是模型在训练数据上表现较差。B、过拟合是模型在测试数据上表现太好,而在训练数据上表现较差;欠拟合是模型在测试数据上表现较差。C、过拟合是模型过于复杂,导致出现过度预测;欠拟合是模型过于简单,导致预测不足。
