如果我们说“线性回归”模型完美地拟合了训练样本(训练样本误差为零),则下面哪个说法是正确的?
A: 测试样本误差始终为零
B: 测试样本误差可能为零
C: 以上答案都不对
A: 测试样本误差始终为零
B: 测试样本误差可能为零
C: 以上答案都不对
举一反三
- 如果我们说“线性回归”模型完美地拟合了训练样本（训练样本误差为零），则下面哪个说法是正确的？（ ） A: 测试样本误差不可能为零 B: 选项中的答案都不对 C: 测试样本误差始终为零
- 懒惰学习是指在训练阶段（ ），训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理。 A: 改变训练样本 B: 对训练样本不进行操作 C: 对训练样本进行保存 D: 对训练样本进行学习
- 下面哪句话是正确的（ ）选项：A:机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好B:增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差C:增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差D:其余 A: 机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好 B: 增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差 C: 增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差 D: 其余选项说法都不对
- 有N个样本，一半用于训练，一半用于测试。若增大样本个数，则训练误差和测试误差之间的差距会变小
- 关于过拟合,下面哪个说法是正确的:( ) A: 训练误差较大,测试误差较小 B: 训练误差较小,测试误差较大 C: 训练误差较大,测试误差较大 D: 训练误差较小,测试误差较小