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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。( )
A、对
B、错
发布时间:
2025-05-07 17:38:18
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推荐参考答案
(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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答案:
对
相关试题
1.
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。( )
2.
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
3.
在模型训练中,哪个步骤通常是在训练数据集上进行的 ( )。
4.
在进行自然语言处理的过程的机器学习中,通常将数据集划分为( )数据集和( )数据集。训练数据集用于训练数据,生成机器学习模型。测试数据用于验证生成的机器学习模型。
5.
模型拟合是利用测试数据集对模型的普通参数进行拟合。( )
6.
下列关于机器学习的基本概念表述正确的是A.机器学习模型是建立在输入数据和模型输出之间的映射关系B.训练集是用来训练模型的数据集C.测试集是用来确定模型超参数的数据集D.验证集是用来测试模型真实泛化能力的数据集
7.
方差(variance)是指模型预测结果的离散程度,方差可用于度量模型在不同数据集上的稳定性,即模型在不同数据集上的泛化能力。
8.
模型太过于复杂的话,会造成欠拟合
9.
使得网络在训练数据上的预测误差逐渐减小,从而提高模型的准确性。为了防止过拟合,
10.
【填空题】当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现,而对于验证或是实际数据表现较差,此类现象我们称之为()
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