“过拟合”意味着
A: 模型拟合还不够
B: 需要增加合适的自变量
C: 数据噪声被拟合
D: 模型参数需要调正
A: 模型拟合还不够
B: 需要增加合适的自变量
C: 数据噪声被拟合
D: 模型参数需要调正
举一反三
- 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
- 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
- 与总最小二乘TLS法进行模型拟合相比，RANSAC方法主要解决的问题是 A: 没有合适模型描述 B: 存在过拟合问题 C: 存在欠拟合问题 D: 噪声点参与模型拟合
- 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
- 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。