产生的原因过拟合原因（ ）
A: 模型复杂度高
B: 样本数量太少
C: 决策树模型没有剪枝
D: 编程语言选择错误
A: 模型复杂度高
B: 样本数量太少
C: 决策树模型没有剪枝
D: 编程语言选择错误
举一反三
- 产生过拟合的原因可能是样本数据太少或模型复杂度太低、参数太少。
- 下面关于过拟合的原因中，错误的是哪个？ A: 样本太少会导致过拟合 B: 样本太多会导致过拟合 C: 模型太复杂会导致过拟合 D: 训练集中包含测试集样本，会导致过拟合
- 下面有关决策树剪枝的说法错误的是() A: 决策树的深度并非越大越好 B: 决策树剪枝的目的是为了降低模型复杂度,从而避免决策树模型过拟合 C: 决策树剪枝可以放在决策树的构造过程中(预剪枝),也可以等决策树模型全部建立后再做(后剪枝) D: 决策树后剪枝的依据是看某层某个非叶子节点转换成叶子节点后, 模型在训练样本集上的准确度是否提升
- 可能导致过拟合的原因有： A: 模型本身过于复杂 B: 训练样本太少 C: 训练样本缺乏代表性 D: 训练样本噪声的干扰
- 决策树剪枝的主要目的是对抗（ ）。 A: 欠拟合 B: 不拟合 C: 算法复杂度 D: 过拟合