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当决策树出现过拟合的时候,可以采取以下哪些措施()。
选项:
A:剪枝
B:增加训练次数
C:减少样本数量
D:以上均可
以下
哪些
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发布时间:
2024-05-16 00:15:41
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1.
当决策树出现过拟合的时候,可以采取以下哪些措施()。 选项: A:剪枝 [object Object] [object Object] D:$;$增加训练次数$;$减少样本数量$;$以上均可
2.
398.当决策树出现过拟合的时候,可以采取以下哪些措施() 选项: A: 剪枝 B: 增加训练次数 C: 进行交叉检验 D: 以上均可
3.
当决策树出现过拟合的时候,可以采取以下哪些措施() 选项: A:剪枝 B:增加训练次数 C:进行交叉检验 D:以上均可 E: F:A G:1
4.
当决策树出现过拟合的时候,可以采取以下哪些措施() 选项: A:A. 剪枝 B:B. 增加训练次数 C:C. 进行交叉检验 D:D. 以上均可
5.
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
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.
剪枝可以防止决策树过拟合。
8.
决策树剪枝的目的是为了减少训练过程的过拟合,从而提升决策树模型的准确性。 选项: A:对 B:错
9.
如果决策树过度拟合训练集,以下不属于消除过拟合的选项是() 选项: A: 采用随机森林,集成学习 B: 增加最大深度 C: 减少最大深度 D: 剪枝
10.
如果决策树过度拟合训练集,以下不属于消除过拟合的选项是( ) 选项: A: 剪枝 B: 采用随机森林,集成学习 C: 增加 max depth D: 减少 max depth
11.
如果决策树过度拟合训练集, 以下不属于消除过拟合的选项是( ) 选项: A:采用随机森林,集成学习 B:减少max_ C:增加max_ D:剪枝 E:采用随机森林,集成学习:随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,可以通过组合多个决策树来减少过度拟合的风险。 F:减少max_depth:max_depth是指决策树的最大深度,减少max_depth可以使决策树变得更简单,从而减少过度拟合的风险。 G:剪枝:决策树剪枝是一种通过修剪决策树来减少过度拟合的方法,可以通过删除一些叶子节点或子树来使决策树变得更简单。
12.
如果决策树过度拟合训练集,以下不属于消除过拟合的选项是( ) 选项: A:增加max_depth B:减少max_depth C:剪枝 D:采用随机森林,集成学习
13.
(单选题,1.0分) 对应GradientBoosting tree算法, 以下说法正确的是 1.当增加最小样本分裂个数,我们可以抵制过拟合 2.当增加最小样本分裂个数,会导致过拟合 3.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低variance 4.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低bias 选项: A: 2和4 B: 2和3 C: 1和3 D: 1和4
14.
对应Gradient Boosting tree算法, 以下说法正确的是1.当增加最小样本分裂个数,我们可以抵制过拟合2.当增加最小样本分裂个数,会导致过拟合3.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低variance4.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低bias( )。选项: A:2 和 4 B:2 和 3 C:1 和 3 D:1 和 4
15.
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
16.
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?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
17.
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
18.
决策树中,先剪枝和后剪枝都可以降低过拟合风险,使决策树的泛化性能提升。A.正确B.错误
19.
以下哪些方法可以用来解决过拟合问题? 选项: A、使用正则化 B、增加更多的数据 C、加模型复杂度 D、减少特征数量
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