评估完模型之后，发现模型存在高偏差，应该如何解决
A: 减少模型的特征数量
B: 增加模型的特征数量
C: 增加样本数量
D: ABC都不正确
A: 减少模型的特征数量
B: 增加模型的特征数量
C: 增加样本数量
D: ABC都不正确
举一反三
- 评估模型之后，得出模型存在偏差，下列哪种方法可能解决这一问题（ ）选项：A:减少模型中特征的数量B:向模型中增加更多的特征C:增加更多的数据D:向模型中增加更多的特征和增加更多的数据E:其余 A: 减少模型中特征的数量 B: 向模型中增加更多的特征 C: 增加更多的数据 D: 向模型中增加更多的特征和增加更多的数据 E: 其余选项全是
- 模型欠拟合的一般解决办法包括下列、（） A: 增加模型的复杂度 B: 增加决策树中的分支 C: 增加神经网络中的训练次数 D: 增加特征数量
- 如果一个模型在训练集上正确率为99%，测试集上正确率为60%。我们应该怎么做（）。 A: 加入正则化项 B: 增加训练样本数量 C: 增加模型复杂度 D: 减少模型复杂度
- 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
- 对于模型施加TurboSmooth修改器会（）。 A: 增加表面数量 B: 减少表面数量 C: 清除光滑组 D: 统一光滑组