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
C
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。
内容
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如果我们说“线性回归”模型完美地拟合了训练样本（训练样本误差为零），则下面哪个说法是正确的？（ ） A: 测试样本误差不可能为零 B: 选项中的答案都不对 C: 测试样本误差始终为零
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如果一个模型在训练集上正确率为99%，测试集上正确率为60%，则下面哪种处理方法是错误的？（ ） A: 增加模型复杂度 B: 加入正则化项 C: 减少模型复杂度 D: 增加训练样本数量
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如果我们说“线性回归”模型完美地拟合了训练样本(训练样本误差为零),则下面哪个说法是正确的? A: 测试样本误差始终为零 B: 测试样本误差可能为零 C: 以上答案都不对
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如果一个模型在训练集上正确率为99%，测试集上正确率为60%。我们应该怎么做（）。 A: 加入正则化项 B: 增加训练样本数量 C: 增加模型复杂度 D: 减少模型复杂度
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以下说法正确的是1.一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的2.如果增加模型复杂度， 那么模型的测试错误率总是会降低3.如果增加模型复杂度， 那么模型的训练错误率总是会降低（ ）。 A: 2 B: 3 C: 1 and 3 D: 1