百度试题 结果1 题目下列哪项是欠拟合的主要原因? A. 数据过多 B. 数据过少 C. 模型复杂 D. 模型简单 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
在实际应用中,产生欠拟合的原因有很多种,下面我们就对一些常见的原因进行一一介绍。 1. 数据量不足:当我们需要构建一个高复杂度的模型时,往往需要大量的训练数据来进行训练。缺乏足够的数据会导致模型的泛化能力不足,不能很好地处理新数据。 2. 特征选择不当:特征是模型输入的重要因素,如果选择的特征无法表示数据...
相反,欠拟合指的是模型没有完全捕捉到训练数据中的潜在规律,因此在训练集和测试集上的性能都很差。这种情况下,模型可能过于简单,或者训练过程没有充分进行,导致它无法有效地从数据中学习。 要解决过拟合问题,一种常见的方法是使用正则化技术,通过添加一个惩罚项来限制模型复杂度。另一种方法是增加更多的训练数据,使...
1数学模型欠拟合现象的原因分析目前广泛应用的大坝位移数学模型(统计模型、混合模型)的拟合效果主要取决于水压分量、温度分量和时效分量中因子对实际问题的描述能力r】～一,水压分量、时效分量拟合度较好,但温度分量拟合欠佳。温度变化产生的坝体位移一般用温变效应量的线性函数表示(统计模型):8T===>“(T,一丁。)(1...
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,这是()的原因 A. 欠拟合 B. 泛化误差 C. 过拟合
题目你正在使用一个机器学习算法来预测一个二分类问题。你的模型在训练集上的准确率达到了95%,但在测试集上的准确率只有70%。你认为原因是什么? A. 过拟合 B. 欠拟合 C. 数据泄露 D. 特征选择错误 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏