训练的模型偏差较低，但方差高时，最可能对应以下哪种情况？
选项：
A:模型欠拟合
B:模型不够复杂
C:模型过拟合
D:模型拟合适当
发布时间：2024-06-10 16:41:22
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- 1.如果一个模型在测试集上偏差很小,方差很大,则说明该模型属于以下哪种?() 选项： A:欠拟合 B:过拟合 C:刚好拟合 D:可能激过拟合也可能欠拟合
- 2.如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型（） 选项： A、过拟合 B、可能过拟合可能欠拟合 C、刚好拟合 D、欠拟合
- 3.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
- 4.如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型? 单选 选项： A:过拟合 B:可能过拟合可能欠拟合 C:刚好拟合 D:欠拟合
- 5.如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型（）。（难度：） 选项： A:过拟合 B:可能过拟合可能欠拟合 C:刚好拟合 D:欠拟合
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6.如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型属于以下哪种?() 选项： A:
欠拟合
B:过拟合
C:刚好拟合
D:可能过拟合也可能欠拟合
- 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.如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型?——[单选题]A、过拟合B、可能过拟合可能欠拟合C、刚好拟合D、欠拟合
- 9.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
- 10.如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型?A.过拟合;;B.可能过拟合可能欠拟合;;C.刚好拟合;;D.欠拟合
- 11.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
- 12.您如何理解过拟合与欠拟合?(单选)A、过拟合是模型在训练数据上表现太好,而在测试数据上表现较差;欠拟合是模型在训练数据上表现较差。B、过拟合是模型在测试数据上表现太好,而在训练数据上表现较差;欠拟合是模型在测试数据上表现较差。C、过拟合是模型过于复杂,导致出现过度预测;欠拟合是模型过于简单,导致预测不足。
- 13.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
- 14.试题编号:282712] (单选题)如果一个模型在测试集上偏差很小，方 差很大，则说明该模型属于以下哪种?() 选项： A:欠拟合 B:过拟合 C:刚好拟合 D:可能激过拟合也可能欠拟合
- 15.如果一个模型，它在训练集上正确率为85%，测试集上正确率为80%，则模型是过拟合还是欠拟合（ ），其中，来自于偏差的误差为（ ），来自方差的误差为（ ）。选项： A:欠拟合，5%，5%; B:欠拟合，15%，5%; C:过拟合，15%，15%; D:过拟合，5%，5%
- 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
- 17.什么是欠拟合? 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
- 18.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
- 19.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
- 20.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。
