请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
答案：
以下文字与答案无关
提示：有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题，这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏，所以恳请 广大网友理解。
相关试题
- 1.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
- 2.模型拟合是利用测试数据集对模型的普通参数进行拟合。( )选项： A:对 B:错
- 3.在机器学习中，什么是过拟合和欠拟合的共同点？ 选项： A:模型在训练数据上表现不佳 B:模型在测试数据上表现不佳 C:模型复杂度与数据不匹配 D:模型需要更多数据进行训练
- 4.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
- 5.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
- 6.关于模型复杂度和数据集大小造成欠拟合和过拟合的描述正确的有（） 选项：A：缓解过拟合只能增加训练数据集的大小B：模型复杂度低容易导致欠拟合C：训练数据集小容易导致过拟合D：解决欠拟合可以考虑增加模型的复杂度
- 7.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
- 8.模型的泛化能力是指学习算法（模型）对（）样本的适应能力。 A: 训练集 B: 测试集 C: 验证集 D: 未知样本
- 9. 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。
- 10.模型的泛化能力是指学习算法（模型）对（）样本的适应能力。 选项： A、训练集 B、测试集 C、验证集 D、未知样本
- 11.将数据集拆分后得到的训练集、验证集和测试集，其中测试集的作用是（ ）。 选项：A、用于训练模型 B、用于调整模型的参数和对模型能力进行初步评估 C、用来评估模最终模型的泛化能力 D、其他三项都不是
- 12.制作盈亏平衡分析的交互可视化模型时，不需要修改盈亏平衡分析的数据模型，可以直接使用原来的数据模型。选项： A:错 B:对
- 13.以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（）选项： A:训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度 B:训练集和测试集特征分布不一致 C:学习迭代次数过多 D:模型学习到了样本的一般性质
- 14.以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（）A.模型学习到了样本的一般性质B.学习迭代次数过多C.训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度D.训练集和测试集特征分布不一致
- 15.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。
- 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.过拟合指的是（ ）选项： A:模型在训练集上表现的很好，但是在交叉验证集合测试集上表现一般; B:模型拟合程度不高; C:数据距离拟合曲线较远; D:模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据
