过拟合发生在模型太过偏向训练数据时。
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
A
举一反三
内容
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若在训练过程中产生了过拟合，则需要继续对模型进行训练。 A: 正确 B: 错误
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如果您的模型在训练数据上表现很好，但在新实例上泛化很差，会发生什么?您如何可能解决这个问题?[br][/br] 选择一个: A: 模型可能会过拟合训练数据，需要使用更复杂的算法。 B: 模型很可能是过拟合训练数据，所以我们应该使用更简单的算法。 C: 模型可能欠拟合训练数据，所以我们应该使用更简单的算法。 D: 模型很可能欠拟合训练数据，所以我们应该使用更复杂的算法。
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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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训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题，关于这些问题以下说法错误的是（） A: 复杂的模型时容易发生欠拟合问题 B: 神经网络不会出现过拟合问题 C: 正则化方法可以减少过拟合问题 D: 增加数据量不能减少过拟合问题
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在对决策树模型进行训练时，模型的拟合精度越高，模型预测效果越好。 A: 正确 B: 错误