以下哪些是防止过拟合可以采用的方法？()
A: 使用正则化项
B: 扩增测试数据集
C: 决策树模型剪枝
D: earlystop
A: 使用正则化项
B: 扩增测试数据集
C: 决策树模型剪枝
D: earlystop
A,A,A,C,D
举一反三
- 常用的神经网络优化方法（避免过拟合，提高模型泛化性)有哪些（)。 A: earlystopping B: 数据集扩增 C: 正则化(Regularization) D: Dropout
- 以下哪些方法可以减少过拟合（ ） A: 降低模型复杂度 B: 使用集成学习方法 C: 正则化 D: 增加更多数据
- 决策树的剪枝是为了防止树的过拟合，增强其泛化能力。包括预剪枝和后剪枝。（ ）
- 下列哪种方法可以减小“过拟合”？ A: 减少训练数据 B: L1正则化 C: L2正则化 D: 减小模型复杂度
- 用于缓解过拟合问题的方法有哪些？ A: 获取更多数据 B: 使用合适的模型 C: 正则化 D: dropout
内容
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在训练模型时要最小化损失函数,有可能出现过拟合的问题。以下哪项数据处理方式可以防止模型过拟合______。 A: 正则化 B: 归一化 C: 规范化 D: 标准化
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采用悲观剪枝方法对决策树进行剪枝时,要先将数据分为训练集和测试集两部分。<br/>()
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解决过拟合问题的方法有： A: 增大训练集 B: 采用正则化 C: 增加网络参数 D: 减小正则化参数
- 3
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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下列哪些方法可以用来减小过拟合？（） A: 更多的训练数据 B: L1正则化 C: L2正则化 D: 减小模型的复杂度