下列说法中：①一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的；②如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低；③如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低。正确的是（)。)
选项：
A:①
B:②
C:③
D:①③
发布时间：2024-06-11 10:29:44
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下列说法中：①一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的；②如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低；③如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低。正确的是（)。)
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- 1.以下说法正确的是：（1.0） ( ) 选项： A:一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的 B:如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低 C:如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低 D:我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习
- 2.以下说法正确的是 : 单选题] 选项： A:A. 一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的 B:B. 如果增加模型复杂度， 那么模型的测试错误率总是会降低 C:C. 如果增加模型复杂度， 那么模型的训练错误率总是会降低(正确答案) D:D. 我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习
- 3. 以下说法正确的是 :1，个机器学习模型，如果有较⾼准确率，总是说明这个分类器是好的。2，如果增加模型复杂度， 那么模型的测试错误率总是会降低。3，如果增加模型复杂度， 那么模型的训练错误率总是会降低。4， 我们不可以使⽤聚类“类别id”作为⼀个新的特征项， 然后再⽤监督学习分别进⾏学习。 选项： A:1 B:2 C:3 D:1 and 3
- 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.以下的说法哪些是正确的？ ( ) ①一个机器学习模型如果能得到很高的 准确率，则说明这是个好的分类器。 ②如果增加一个模型的复杂度，测试错误总会增加。 ③如果增加一个模型的复杂度，训练错误总会增加。 选项： A:1 B:2 C:3 D:1 and 3
- 6.在机器学习中，如果模型训练时出现了过拟合，下面哪个操作是不合适的？ 选项： A:增加训练数据 B:减小模型复杂度 C:增加模型的层数 D:使用正则化方法
- 7.如果一个模型在训练集上正确率为99%，测试集上正确率为60%。我们应该怎么做（ ）。选项： A:加入正则化项; B:增加训练样本数量; C:增加模型复杂度; D:减少模型复杂度
- 8.下列哪些方法可以用来避免机器学习模型的过拟合？（多选） 选项： A:正则化 B: 减少模型复杂度 C: 增加训练数据量 D:增加模型训练轮数
- 9.深度学习中的“深度”指的是（ ）。 选项： A、模型的准确率 B、模型的训练时间 C、模型的复杂度 D、模型的层数
- 10.深度学习中,以下哪些方法可以降低模型过拟合?() 选项： A: 增加更多的样本 B: Dropout C: 增大模型复杂度,提高在训练集上的效果 D: 增加参数惩罚
- 11.下列哪些说法是正确的？( CD ) 选项： A:一个训练正确率高的机器学习分类模型通常是一个好的分类模型 B:模型越复杂，通常测试错误越低 C:模型越复杂，通常训练错误越低 D:模型训练错误低，测试错误高，则可能训练时出现了过拟合
- 12.下列哪些策略可以缓解模型过拟合A.增加训练数据B.减少模型复杂度C.减少训练数据D.增大模型复杂度
- 13.在机器学习中，模型的泛化能力是指 选项： A、模型的训练速度 B、模型在训练集上的性能 C、模型在未知数据上的性能 D、模型的复杂度
- 14.下列哪种说法是正确的？（ ） 选项： A:一个精度(Precision)高的机器学习模型通常是一个好的分类器 B:模型越复杂，测试错误越低 C:模型越复杂，训练错误越低 D:A和C
