关于过拟合产生的原因下列说法正确的是()
A: 欠拟合是因为模型结构未能反映数据真实结构
B: 过拟合是因为模型结构未能反映数据真实结构
C: 过拟合是因为模型结构太过细致,对数据细小变化太敏感
D: 欠拟合是因为模型结构太过细致,对数据细小变化太敏感
A: 欠拟合是因为模型结构未能反映数据真实结构
B: 过拟合是因为模型结构未能反映数据真实结构
C: 过拟合是因为模型结构太过细致,对数据细小变化太敏感
D: 欠拟合是因为模型结构太过细致,对数据细小变化太敏感
A,C
举一反三
- 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
- 过拟合发生在模型太过偏向训练数据时。 A: 正确 B: 错误
- 过拟合发生在模型太过偏向训练数据时，对于决策树可以采用修剪的方法阻止过拟合。
- 中国大学MOOC: 过拟合发生在模型太过偏向训练数据时。
内容
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如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型（） A: 过拟合 B: 可能过拟合可能欠拟合 C: 刚好拟合 D: 欠拟合
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中国大学MOOC: 过拟合发生在模型太过偏向训练数据时，对于决策树可以采用修剪的方法阻止过拟合。
- 2
因为样本数量太少得不到理想的数学模型，这会造成（）现象。 A: 无法建模 B: 过拟合 C: 模型出错 D: 欠拟合
- 3
模型欠拟合和过拟合问题都是可以解决的
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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