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特征选择的目的有()。
选项:
A:减少特征数量、降维
B:使模型泛化能力更强
C:增强模型拟合能力
D:减少过拟合。
模型
泛化
拟合
发布时间:
2024-06-19 22:33:08
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1.
特征选择的目的( )。选项: A:减少特征数量、降维 B:降低学习任务的难度,提升模型的效率 C:使模型泛华能力更强,减少过拟合 D:增强对特征和特征值之间的理解 E:降低数据的复杂性
2.
属于特征选择的优点有()。 A.解决模型自身的缺陷 B.减少过拟合 C.提升模型的性能 D.增强模型的泛化能力
3.
43.下列描述中属于特征选择的优点有( )。 选项: A:解决模型自身的缺陷 B:减少过拟合 C:提升模型的性能 D:增强模型的泛化能力
4.
过拟合不会影响分类模型的泛化能力选项: A:错 B:对
5.
过拟合不会影响分类模型的泛化能力选项: A:对 B:错
6.
以下哪些方法可以降低过拟合( )选项: A:增加特征数量 B:增加训练数据量 C:正则化 D:减少模型复杂度
7.
以下哪些方法可以降低过拟合( ) 选项: A:增加特征数量 B:增加训练数据量 C:正则化 D:减少模型复杂度
8.
Dropout 技术在卷积神经网络中的作用是 选项: A、加速训练 B、减少过拟合 C、提高特征提取能力 D、增加模型复杂度
9.
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
10.
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
11.
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
12.
下面哪个选项不是池化层的作用( ) 选项:特征降维|平滑噪声|防止过拟合|保持特征不变性
13.
下面哪个选项不是池化层的作用() A: 特征降维 B: 平滑噪声 C: 防止过拟合 D: 保持特征不变性
14.
在神经网络中,正则化的目的是什么? A. 减少模型的训练时间 B. 增加模型的复杂度 C. 防止过拟合 D. 增加模型的参数数
15.
以下关于训练数据和测试数据的说法中正确的有: 选项: A、训练误差过高的现象叫做欠拟合。 B、训练数据集一般用于验证模型的泛化能力。 C、测试数据集一般用于验证模型的泛化能力。 D、测试误差过高的现象叫做过拟合。
16.
随机森林模型的优点有( )选项: A:由于采用了随机采样,训练出的模型的方差小,泛化能力强。 B:在训练后,可以给出各个特征对于输出的重要性 C:在某些噪音比较大的样本集上,随机森林模型不会过拟合 D:取值划分比较多的特征不容易对随机森林模型决策产生更大的影响
17.
如果模型在训练集上表现很好,在新的数据上表现很差,发生了什么? 选项: A、模型很可能出现了过拟合(overfitting)。 B、需要获取更多的训练数据 C、用一个简单的模型或算法、减少所用的特征或参数、正则化模型 D、减少训练数据中的噪音。
18.
如果模型在训练集上表现很好,在新的数据上表现很差,发生了什么? 选项: A、模型很可能出现了过拟合(overfitting)。 B、需要获取更多的训练数据 C、用一个简单的模型或算法、减少所用的特征或参数、正则化模型 D、减少训练数据中的噪音。
19.
CNN网络中池化层的作用有()。 选项: A:实现局部特征提取 B:减少过拟合 C:减少隐层节点数 D:获得分类结果
20.
复制题目 以下关于训练数据和测试数据的说法中正确的有: 选项: A、测试数据集一般用于验证模型的泛化能力。 B、训练数据集一般用于验证模型的泛化能力。 C、测试误差过高的现象叫做过拟合。 D、训练误差过高的现象叫做欠拟合。
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