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
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
举一反三
- 模型欠拟合和过拟合问题都是可以解决的
- 以下关于过拟合和欠拟合说法正确的是 A: 过拟合一般表现为偏差较大 B: 欠拟合一般表现为方差较大 C: 过拟合可以通过减少变量来缓解 D: 欠拟合可以通过正则化来解决
- 在训练模型时要最小化损失函数,有可能出现过拟合的问题。以下哪项数据处理方式可以防止模型过拟合______。 A: 正则化 B: 归一化 C: 规范化 D: 标准化
- 关于过拟合和欠拟合的说法，错误的是() A: 过拟合是指模型可以很好的拟合训练样本,但是对训练样本的预测能力差。 B: 欠拟合是指模型不能很好的拟合训练样本,且对新数据的预测准确性也不好。 C: 可以用Precision、Recall、F1 、判断模型过/欠拟合。 D: 模型的过拟合和欠拟合是无法通过调整参数来改变的。
- 模型对训练数据拟合好，测试数据拟合差的现象，叫做 A: 欠拟合 B: 过拟合 C: 测试拟合 D: 训练拟合