使用SVM模型遇到了欠拟合的问题,以下哪个选项能提高模型性能?
A: 增加惩罚参数“C”
B: 减少惩罚参数
C: 减少核系数（gamma的值）
A: 增加惩罚参数“C”
B: 减少惩罚参数
C: 减少核系数（gamma的值）
举一反三
- 一个SVM存在欠拟合问题，下面哪个方法能提高模型的性能：（ ） A: 增大惩罚参数C B: 减小惩罚参数C C: 减小核函数系数(gamma值)
- 一个SVM存在欠拟合问题，下面怎么做能提高模型的性能:（） A: 减小核函数系数(gamma值) B: 减小惩罚参数C C: 增大核函数系数(gamma值) D: 增大惩罚参数C
- 1.一个SVM存在欠拟合问题，下面怎么做能提高模型的性能？ A: 增大惩罚参数C B: 减小惩罚参数C C: 减小核函数系数(gamma值) D: 无法提高
- 训练误差会降低模型的准确率，产生欠拟合，此时如何提升模型拟合度（） A: 增加数据量 B: 特征工程 C: 减少正则化参数 D: 增加特征
- 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