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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。
发布时间:
2024-06-05 15:46:14
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1.
过拟合是指( )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
2.
(单选题)过拟合是指______。 选项: A: 在训练集上有非常好的表现,但在测试集上表现不佳。 B: 在训练集上有非常好的表现,在测试集上也有很好的表现。 C: 在训练集上表现不佳,但在测试集上表现很好。 D: 在训练集和测试集上表现都不好。
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.
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
5.
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
6.
在深度学习中,什么是过拟合? 选项:A、一种数据科学方法,用于处理数据过多的情况B、一种训练模型时出现的现象,导致模型在训练集上表现良好但在测试集上表现较差C、一种训练模型时出现的现象,导致模型在训练集上表现良好在测试集上表现极其优秀D、一种训练模型时出现的现象,训练得到的模型在训练集和测试集上都表现不好的现象
7.
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
8.
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。
9.
什么是模型的过拟合?(D) 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
10.
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
11.
下面有关模型拟合的说法,正确的是 选项: A:模型在训练集上的表现好,在测试集上表现也好 B:模型在训练集上的表现不好,在测试集上表现也不好 C:模型在训练集上的表现好,在测试集上表现不好 D:模型在训练集上的表现不好,在测试集上表现好
12.
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
13.
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
14.
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
15.
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
16.
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
17.
在机器学习中,训练集和测试集的主要区别是什么? 选项: A:训练集用于训练模型,测试集用于评估模型性能 B:训练集用于评估模型性能,测试集用于训练模型 C:训练集和测试集都用于训练模型 D:训练集和测试集都用于评估模型性能
18.
欠拟合(Underfitting)是指模型复杂度低,模型在训练集上就表现很差,没法学习到数据背后的规律。( ) 选项: A:对 B:错
19.
【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
20.
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。
21.
某分类模型在训练集上较好,在测试集上性能较差,这说明出现了 __ 问题。A.过拟合B.欠拟合C.性能不稳定D.泛化能力强
22.
题目:在机器学习中,什么是过拟合和欠拟合? 选项: A: 过拟合是模型在训练数据上表现过好,但在测试数据上表现不佳;欠拟合是模型在训练数据上表现不佳 B: 过拟合是模型在训练数据上表现不佳,但在测试数据上表现过好;欠拟合是模型在训练数据上表现过好 C: 过拟合和欠拟合都是模型在训练数据上表现不佳 D: 过拟合和欠拟合都是模型在测试数据上表现不佳
23.
过拟合发生时,在验证集上的效果非常好,但在训练集上的效果不佳。
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