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在对决策树模型进行训练时,模型的拟合精度越高,模型预测效果越好。
选项:
A:正确;
B:错误
模型
精度
拟合
发布时间:
2024-04-08 18:45:05
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相关试题
1.
在对决策树模型进行训练时,模型的拟合精度越高,模型预测效果越好。
2.
线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高,模型拟合效果越好;可决系数越小,模型拟合效果越差。 选项: A:正确 B:错误
3.
在多元回归模型中,模型的拟合优度R2越接近于1,说明模型对于样本预测数据的拟合程度越好,模型的预测效果也会越好。( ) 选项: A:正确 B:错误
4.
在多元回归模型中,模型的拟合优度R2越接近于1,说明模型对于样本预测数据的拟合程度越好,模型的预测效果也会越好。( )2018年11月真题] 选项: A:正确 B:错误
5.
对于非线性回归模型,下列说法正确的是选项: A:残差平方和越小,模型拟合效果越好; B:残差平方和越大,模型拟合效果越好; C:剩余标准差越大,模型拟合效果越好; D:回归平方和越大,模型拟合效果越好
6.
对于非线性回归模型,下列说法正确的是 选项: A、残差平方和越小,模型拟合效果越好 B、残差平方和越大,模型拟合效果越好 C、剩余标准差越大,模型拟合效果越好 D、回归平方和越大,模型拟合效果越好
7.
1、对于非线性回归模型,下列说法正确的是 选项:A.残差平方和越小,模型拟合效果越好 B、B.残差平方和越大,模型拟合效果越好 C、C.剩余标准差越大,模型拟合效果越好 D、D.回归平方和越大,模型拟合效果越好
8.
( )模型微调训练的次数越多,模型效果就会越好。 选项:A、正确B、错误
9.
在Python中,使用BIC检验模型的拟合效果,BIC越大,模型拟合结果越好。( )
10.
使用不同的预测模型进行趋势预测时,不同的模型拟合后R平方值如下所示,则( )的预测值与观测值拟合效果较好。
11.
在面对中长期预测中多种“单一预测模型”的时候,一般会进行“预测模型筛选”和“综合预测”。实现综合预测有哪几种途径? 选项: A:A、平均权重的综合预测模型 B:B、以历史拟合效果最佳为目标的综合预测模型 C:C、综合次优拟合模型 D:D、综合最优预测模型
12.
随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器,以下针对随机 森林算法的表述,错误的是()0 选项: A、随机森林算法的分类精度会随着 决策树数量的增加而提高。 B、随机森林算法对异常值和缺失值 不敏感。 C、随机森林算法不需要考虑过拟合 问题。 D、决策树之间相关系数越低、每棵 决策树分类精度越高的随机森林 模型的分类效果越好。
13.
在面对中长期预测中多种“单一预测模型”的时候,一般会进行“预测模型筛选”和“综合预测”。实现综合预测有哪几种途径? 选项:A、A、平均权重的综合预测模型B、B、以历史拟合效果最佳为目标的综合预测模型C、C、综合次优拟合模型D、D、综合最优预测模型
14.
在面对中长期预测中多种“单一预测模型”的时候,一般会进行“预测模型筛选”和“综合预测”。实现综合预测有哪几种途径? 选项: A:平均权重的综合预测模型 B:以历史拟合效果最佳为目标的综合预测模型 C:综合次优拟合模型 D:综合最优预测模型
15.
在回归分析中,可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越大,模型的拟合效果越好
16.
预测误差是现象的观察值与预测值之差。一般来说,预测误差越小模型拟合效果越好。 ()
17.
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。
18.
使用不同的预测模型进行趋势预测时,不同的模型拟合后R平方值如下所示,则( )的预测值与观测值拟合效果较好。选项: A:0.2 B:0.8 C:0.95 D:1
19.
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
20.
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
21.
模型越简单,越不容易过拟合,所以模型越简单越好 ()选项: A:正确; B:错误
22.
判定系数的用途是对回归模型拟合程度的度量,判定系数越大,回归模型拟合程度越高。( ) 选项:A、正确B、错误
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