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
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