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。
对
举一反三
- 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（） 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
- 如果模型学习的特征很少，容易造成训练误差很大，这种现象称为______。 A: 泛化 B: 鲁棒性 C: 欠拟合 D: 过拟合
- 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
- 线性回归模型中，对于拟合优度【图片】描述正确的是： A: 拟合优度取值范围为[0,1] B: 在线性回归模型中，一般拟合优度越接近1，说明模型拟合效果越好，回归越显著 C: 拟合优度通常等于回归平方和与总体平方和的比值 D: 在线性回归模型中，一般拟合优度越接近0，说明模型拟合效果越好，回归越显著
- 在回归模型中,多项式阶数在权衡欠拟合和过拟合中影响最大。
内容
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建立回归模型的过程中出现的拟合不佳的情况主要有。 A: 欠拟合 B: 过拟合 C: 强拟合 D: 弱拟合
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逻辑回归算法的缺点有（） A: 容易过拟合 B: 容易欠拟合 C: 预测结果是介于0和1之间的概率 D: 对自变量共线性较为敏感
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高维空间中数据具有稀疏性，容易导致模型过拟合。（ ）
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根据表中的数据:[br][/br][img=842x633]17b06dab0c4f463.png[/img]对数据拟合-一个双变量线性回归模型合适吗?为什么?若不合适，你将用哪种类型的回归模型来拟合数据?我们有拟合这种模型的必要工具吗?
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线性回归模型中，对于拟合优度[img=21x22]1803497414acea5.png[/img]描述正确的是： A: 拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]取值范围为[0,1] B: 在线性回归模型中，一般拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]越接近1，说明模型拟合效果越好，回归越显著 C: 拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]通常等于回归平方和与总体平方和的比值 D: 在线性回归模型中，一般拟合优度[img=21x22]180349741cff61b.png[/img]越接近0，说明模型拟合效果越好，回归越显著