对某数据集进行高次多项式的回归，逐渐增加多项式的次数，如采用七次多项式回归拟合，曲线经过了所有训练集中的点，但在测试集上的R方值却变得更低了。则以下表述正确的是
A: 发生了过拟合较为严重（overfitting）的情况
B: 发生了欠拟合较为严重（underfitting）的情况
C: 学习得到了一个非常好的模型，其在测试集上的表现最好
D: R方值越大，则模型性能越好
A: 发生了过拟合较为严重（overfitting）的情况
B: 发生了欠拟合较为严重（underfitting）的情况
C: 学习得到了一个非常好的模型，其在测试集上的表现最好
D: R方值越大，则模型性能越好
举一反三
- 中国大学MOOC:对某数据集进行高次多项式的回归，逐渐增加多项式的次数，如采用七次多项式回归拟合，曲线经过了所有训练集中的点，但在测试集上的R方值却变得更低了。则以下表述正确的是
- 过拟合是指（ ）。 A: 在训练集表现非常好，但在测试集上表现很差 B: 在训练集表现非常好，但在测试集上表现也非常好 C: 在训练集表现非常差，但在测试集上表现也差 D: 在训练集表现非常差，但在测试集上表现非常好
- 过拟合是指模型的拟合曲线过于贴近训练数据的特征，但测试集上却较差。( )
- 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
- 在回归模型中,多项式阶数在权衡欠拟合和过拟合中影响最大。