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在模型的训练过程中,产生过拟合的主要原因有()。
A、训练数据中的噪声过大
B、训练数据偏少
C、模型过于复杂
D、训练数据过多
发布时间:
2025-06-09 15:21:48
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(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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答案:
训练数据中的噪声过大 ■训练数据偏少 ■模型过于复杂
相关试题
1.
在模型的训练过程中,产生过拟合的主要原因有()。
2.
以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题?
3.
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。
4.
在模型训练过程中,学习率越大越好。( )
5.
中国大学MOOC: 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。
6.
中国大学MOOC: 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。
7.
产生过烧的原因是什么
8.
若训练时使用了数据集的全部特征,模型在训练集上的准确率为100%,验证集上准确率为70%。出现的问题是?A.1. 欠拟合B.2. 过拟合C.3. 模型很完美
9.
模型拟合是利用测试数据集对模型的普通参数进行拟合。( )
10.
欠拟合(Underfitting)是指模型复杂度低,模型在训练集上就表现很差,没法学习到数据背后的规律。( )
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