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- 1.在深度学习中，什么是欠拟合（Underfitting）？ 选项： A:模型在训练集上表现很好，在测试集上表现不佳 B:模型过于复杂，过度拟合训练数据 C:模型过于简单，无法捕捉数据的复杂关系 D:模型的训练误差很小
- 2.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
- 3.在训练集上表现很好，但在测试集上却表现的很差的事 选项：A、过拟合B、欠拟合
- 4.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
- 5. 什么是过拟合？ 选项： A: 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。 B: 模型过于简单，无法很好地拟合训练数据和测试数据。 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。
- 6.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。
- 7.过拟合是指模型在训练样本拟合过度，表现极好,而在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。（ ） 选项： A:对 B:错
- 8.模型结果欠拟合一般表现为？A.在训练集上表现很好B.在训练集上表现比较差C.在测试集上表现很好D.在测试集上表现比较差
