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简述什么是欠拟合和过拟合、产生的原因以及如何解决。
简述什么是欠拟合和过拟合、产生的原因以及如何解决。
发布时间:
2025-06-23 06:29:43
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推荐参考答案
(
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答案:
参考答案:欠拟合:模型在训练集上的误差较高。原因:模型过于简单,没有很好的捕捉到数据特征,不能很好的拟合数据。解决方法:模型复杂化、增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力等。 过拟合:在训练集上误差低,测试集上误差高。原因:模型把数据学习的太彻底,以至于把噪声数据的特征也学习到了,这样就会导致在后期测试的时候不能够很好地识别数据,模型泛化能力太差。解决方法:降维、增加训练数据、正则约束等。
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简述什么是欠拟合和过拟合、产生的原因以及如何解决。
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试题编号:284849] (判断题)数据集扩充对于欠拟合和过拟合来说都是一个有效的方法。
3.
以下哪些是可能导致模型过拟合的原因()
4.
与总最小二乘TLS法进行模型拟合相比,RANSAC方法主要解决的问题是? 存在过拟合问题噪声点参与模型拟合没有合适模型描述存在欠拟合问题
5.
在神经网络中,以下哪种技术用于解决过拟合?( )
6.
过拟合是指模型在训练样本拟合过度,表现极好,而在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。( )
7.
关于欠拟合(under-fitting).下面哪个说法是对的?( )
8.
以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题?
9.
如果数据量较少,容易发生过拟合。
10.
模型太过于复杂的话,会造成欠拟合
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