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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。( )
A、对
B、错
发布时间:
2025-05-12 01:13:11
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消防工程师
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.
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。( )
2.
模型拟合是利用测试数据集对模型的普通参数进行拟合。( )
3.
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。( )
4.
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
5.
以下哪些是可能导致模型过拟合的原因()
6.
如果我们说线性回归模型完美地拟合了训练样本(训练样本误差为零),则下面说法正确的是()。
7.
但全连接层的高度互联特性也带来显著弊端:大量参数导致模型容易过拟合,在训练数据上表现优异却难以适应新数据。
8.
在验证性因子分析中,要是基于( )来测量模型的拟合效果。
9.
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
10.
以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题?
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