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KNN中,K值减少意味着整体模型变得复杂,容易发生过拟合
选项:
A:对
B:错
容易发生
意味着
变得复杂
发布时间:
2024-04-20 14:49:22
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相关试题
1.
在k近邻方法中,k值增大意味着整体模型变得复杂。()A.正确B.错误
2.
以下关于KNN算法当中k值描述正确的是? 选项: A:K值越大,模型越容易过拟合 B:K值越大,分类的分割面越平滑 C:K值是超参数 D:可以将k值设为0 以下关于KNN算法当中k值描述正确的是?
3.
KNN中K值越大,模型越复杂。
4.
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
5.
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
6.
关于过拟合和欠拟合,说法正确的是 选项: A:对于欠拟合的模型,可以减少模型的复杂程度 B:对于欠拟合的模型,可以增加特征的数量 C:对于过拟合模型,可以增加模型复杂程度 D:对于过拟合模型,可以减少样本容量
7.
KNN算法是有监督分类方法,通过样本的K个近邻来判断该样本的取值。KNN算法中,参数K值的选取会对结果产生较大的影响。以下关于K值选取的说法中正确的有____。 选项: A、如果K取值过小,会更容易对异常值敏感 B、如果K取值过小,就更容易过拟合 C、如果K取值过大,会更容易对异常值敏感 D、如果K取值过大,会更容易受样本的不均衡性影响 E、如果K值取样本数N,即K=N,模型会变得更加复杂
8.
在KNN算法中,k值越小,模型的难度越低。 选项:A、正确B、错误
9.
KNN模型中的K值,一般设置为经验值即可。 选项: A:正确 B:错误
10.
/226、KNN算法是有监督分类方法,通过样本的K个近邻来判断该样本的取值。KNN算法中,参数K值的选取会对结果产生较大的影响。以下关于K值选取的说法中正确的有______ 选项: A:如果K取值过小,会更容易对异常值敏感 B:如果K取值过小,就更容易过拟合 C:如果K取值过大,会更容易对异常值敏感 D:如果K取值过大,会更容易受样本的不均衡性影响 E:如果K值取样本数N即K=N模型会变得更加复杂
11.
【多选题】KNN算法是有监督分类方法,通过样本的K个近邻来判断该样本的取值。KNN算法中,参数K值的选取会对結果产生较大的影响。以下关于K值选取的说法中正确的有() 选项: A:如果K取值过小,就更容易过拟合 B:如果K取值过大,会更容易对异常值敏感 C:如果K值取样本数N,即K=N,模型会变得更加复杂 D:如果K取值过小,会更容易对异常值敏感 E:如果K取值过大,会更容易受样本的不均衡性影响
12.
70.数据样本抽样次数对模型过拟合的影响,正确的是。() 选项: A:A.抽样次数少,容易发生过拟合 B: B.抽样次数少,不容易发生过拟合 C: C.抽样次数多,容易发生过拟合 D: D.抽样次数多,不容易发生过拟合
13.
KNN中K的取值说法错误的是( )。选项: A:K值的选择会对KNN模型的结果产生重大影响 B:当选择较大的K值时,会导致预测效果变差 C:当选择较小的K值时,模型变得敏感,受噪声点影响较小 D:在实际应用中,K一般取比较小的数值
14.
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。
15.
过拟合不会影响分类模型的泛化能力选项: A:错 B:对
16.
下面关于模型过拟合的原因中,错误的是( )?选项: A:样本太多会导致过拟合; B:模型太复杂会导致过拟合; C:训练集中包含噪声,会导致过拟合; D:样本太少会导致过拟合
17.
关于KNN算法中k值描述的是
18.
在线性回归模型中,如果数据量较少,容易发生过拟合。如果假设空间较小,容易发生欠拟合。
19.
KNN算法中,K的值决定了什么? 选项: A: 模型的复杂性 B: 训练时间 C: 特征数量 D: 邻居的数量
20.
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
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