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训练算法的目的就是要让模型拟合训练数据
A:正确
B:错误
发布时间:
2024-06-17 23:38:26
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1.
训练算法的目的就是要让模型拟合训练数据 选项: A:正确; B:错误
2.
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
3.
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
4.
在模型训练过程中,产生过拟合原因( ) ①数据有噪声 ②训练数据不足,有限的训练数据 ③训练模型过度导致模型非常复杂 A.①②③ 选项: A:②③ B:①② C:①③
5.
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
6.
训练数据太少可能会导致模型过拟合。 选项: A:正确 B:错误
7.
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。
8.
什么是欠拟合? 选项: A: 模型过于简单,无法很好地拟合训练数据和测试数据。 B: 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。 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。
9.
在模型训练过程中,产生过拟合原因( )①数据有噪声②训练数据不足,有限的训练数据③训练模型过度导致模型非常复杂 选项: A:①②③ B:②③ C:①② D:①③
10.
训练数据太少不可能会导致模型过拟合。 选项: A:正确 B:错误
11.
训练数据较少时更容易发生欠拟合A.正确B.错误
12.
下列不是过拟合出现的原因的是( )。 选项: A、使用错误的算法 B、模型过于复杂 C、训练数据集样本单一,样本不足 D、训练数据中噪声干扰过大
13.
在模型训练过程中,产生过拟合原因()①数据有噪声②训练数据不足,有限的训练数据③训练模型过度导致模型非常复杂(1分) 选项: A:①②③ B:②③ C:①② D:①③
14.
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
15.
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
16.
70、在模型训练过程中,产生过拟合原因( ) ①数据有噪声 ②训练数据不足,有限的训练数据 ③训练模型过度导致模型非常复杂 选项: A:A、①②③ B:B、 ②③ C:C、 ①② D:D、①③
17.
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
18.
【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
19.
【单选题】在模型训练过程中,产生过拟合原因( )
①数据有噪声
②训练数据不足,有限的训练数据
③训练模型过度导致模型非常复杂 选项: A: ①②③ B: ②③ C: ①② D: ①③
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