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欠拟合是指机器学习模型在训练数据和新数据上都表现差。
选项:
A:正确
B:错误
数据
模型
拟合
发布时间:
2024-04-08 14:32:27
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1.
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
2.
【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
3.
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
4.
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
5.
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
6.
模型对训练数据拟合好,测试数据拟合差的现象,叫做 选项: A:欠拟合; B:过拟合; C:测试拟合; D:训练拟合
7.
什么是过拟合? 选项: A:模型在训练集和测试集上表现都差 B:欠拟合的一种情况 C:模型在训练集上表现良好,但在测试集上表现差 D:模型在训练集和测试集上表现都好
8.
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。
9.
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。
10.
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。
11.
什么是欠拟合? 选项: A: 模型过于简单,无法很好地拟合训练数据和测试数据。 B: 模型过度拟合训练数据,导致在测试数据上表现不佳的现象。 C: 学习算法对未见过的样本的适应能力。 D: 所有可能的模型组成的空间,用于描述模型的表达能力。
12.
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
13.
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
14.
机器学习是指通过()在机器上训练模型,并利用模型进行分析决策与行为预测的过程。 选项: A、数据 B、算法 C、算力 D、数据和算法
15.
机器学习是指通过()在机器上训练模型,并利用模型进行分析决策与行为预测的过程。 选项: A、数据 B、算法 C、算力 D、数据和算法
16.
在机器学习中,如果数据较少,同时采用的模型较复杂,得到的模型在给定的训练集上误差非常小,接近于0,但是在训练集之外的数据上预测效果很差,这种现象称为( )。 选项: A:欠拟合(under-fitting); B:过拟合(over-fitting); C:损失函数(loss function); D:经验风险(empirical risk)
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.
以下关于机器学习说法正确的是? 选项: A、机器学习三要素是指经验、模型和算法; B、机器学习的特点是随经验的增加,效果会变好; C、机器学习是指先用以往数据训练模型;再用模型预测新数据的结果; D、在机器学习中,分为有监督学习,无监督学习以及强化学习。
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