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相关试题
- 1.什么是欠拟合? 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
- 2.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
- 3.什么是过拟合?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
- 4.什么是过拟合? 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
- 5.所谓欠拟合，是指机器学习模型在训练集和测试集上均表现较差。所谓过拟合，是指所设计的模型过于复杂，其在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。（） 选项：A、正确B、错误
- 6.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
- 7.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
- 8.下列说法正确的是选项： A:过拟合是由于训练集少，模型过于复杂; B:过拟合是由于训练集多，模型过于简单 ; C:欠拟合是由于训练集少，模型过于简单; D:欠拟合是由于训练集多，模型过于简单
- 9.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。
- 10.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
- 11.在机器学习中，以下哪种情况可能会导致欠拟合？ 选项： A: 模型过于复杂 B: 模型过于简单 C: 训练集和测试集的数据分布相似 D: 训练集和测试集的数据分布不相似
- 12.【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
- 13.模型欠拟合是指模型过于复杂,导致在训练数据上的误差过大。
- 14.什么是过拟合 选项： A:模型在训练集和测试集上表现都很差 B:模型在训练集和测试集上表现都很好 C:欠拟合的一种情况 D:模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差
- 15.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
- 16.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
- 17.如果一个模型在训练数据集上的表现比在测试数据集上好很多，这意味着模型欠拟合于训练数据。
- 18.什么是过拟合（Overfitting）？ 选项： A:模型无法适应训练数据 B:模型在训练数据上表现较差 C:模型过于复杂，在训练数据上表现很好，但在新数据上表现差 D:模型对数据进行了不合适的预处理
- 19.在训练深度学习模型时,什么是过拟合? 选项： A: 模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现差 B: 模型在训练数据和测试数据上表现都差 C: 模型在训练数据和测试数据上表现都良好 D: 模型无法收
- 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.通常，在机器学习中造成“过拟合”的主要原因有（ ） 选项： A、所训练的模型过于复杂 B、所训练的模型过于简单 C、特征属性太多，但训练样本太少 D、数据集的规模太大
- 22.在大语言模型的训练中，什么是过拟合？ 选项： A:模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差 B:模型训练速度过慢 C:模型太大，无法部署到实际环境中 D:模型无法处理新数据
- 23.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。
- 24.关于过拟合,以下说法正确的是 选项：A、模型过于复杂容易造成过拟合 B、模型训练次数过多容易造成过拟合 C、训练数据集合太小容易造成过拟合 D、增加测试数据集能够避免过拟合
