下面哪句话是正确的（ ）选项：A:机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好B:增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差C:增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差D:其余
A: 机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好
B: 增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差
C: 增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差
D: 其余选项说法都不对
A: 机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好
B: 增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差
C: 增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差
D: 其余选项说法都不对
举一反三
- 机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好
- 避免欠拟合的方法是 A: 模型复杂度过低,不能很好的拟合所有的数据,训练误差大 B: 增加模型复杂度,如采用高阶模型(预测)或者引入更多特征(分类)等 C: 模型复杂度过高,训练数据过少,训练误差小,测试误差大 D: 降低模型复杂度,如加上正则惩罚项,如L1,L4,增加训练数据等
- 关于训练样本的描述中，正确的说法是哪个？ A: 如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化 B: 增加数据可以减少模型方差 C: 样本越多，模型训练越快，性能越好 D: 样本越少，模型的方差越大
- 在机器学习中，如果一味的去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合。所表现的就是模型训练时候的误差很小，但在测试的时候误差很大，对于产生这种现象以下说法正确的是（ ）。 A: 模型太复杂 B: 模型太简单 C: 样本数量过多 D: 样本数量太少
- 关于训练样本的描述中，正确的是哪些？ A: 样本越多，模型训练越慢，性能一定越好。 B: 训练样本越少，模型的方差越大。 C: 如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化。 D: 增加数据可以减少模型方差。