下面有关过拟合的认识错误的是？
A: 过拟合是因为训练样本太多了，把训练样本的规律都拟合进去了，因此检测样本的准确率也很高。
B: 减少过拟合的方法可以通过降低决策树的复杂度，例如减少决策树的深度。
C: 判断模型是否过拟合可以看随着训练的增加，学习到的模型准确度高了，但检测样本的准确率下降。
D: 分类算法都可能会遇到过拟合现象。
A: 过拟合是因为训练样本太多了，把训练样本的规律都拟合进去了，因此检测样本的准确率也很高。
B: 减少过拟合的方法可以通过降低决策树的复杂度，例如减少决策树的深度。
C: 判断模型是否过拟合可以看随着训练的增加，学习到的模型准确度高了，但检测样本的准确率下降。
D: 分类算法都可能会遇到过拟合现象。
A
举一反三
- 有关决策树过拟合的说法，错误的是？? 可以使用剪枝的方法减少决策树的复杂度|当出现过拟合时，因为对训练样本的拟合比较好，因此对新样本的预测效果好。|可能是决策树的深度变大了|决策树的训练样本拟合误差小，但检验样本的泛化误差比较大。
- 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
- 有关决策树过拟合的说法，错误的是？ A: 决策树的训练样本拟合误差小，但检验样本的泛化误差比较大。 B: 可能是决策树的深度变大了 C: 可以使用剪枝的方法减少决策树的复杂度 D: 当出现过拟合时，因为对训练样本的拟合比较好，因此对新样本的预测效果好。
- 有关决策树过拟合的说法，错误的是？ A: 决策树的训练样本拟合误差小，但检验样本的泛化误差比较大。 B: 可能是决策树的深度变大了 C: 可以使用剪枝的方法减少决策树的复杂度 D: 当出现过拟合时，因为对训练样本的拟合比较好，因此对新样本的预测效果好。
- 有关决策树过拟合的说法，错误的是？ A: 决策树的训练样本拟合误差小，但检验样本的泛化误差比较大。 B: 可能是决策树的深度变大了 C: 可以使用剪枝的方法减少决策树的复杂度 D: 当出现过拟合时，因为对训练样本的拟合比较好，因此对新样本的预测效果好。
内容
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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
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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。
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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。
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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
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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。