A.机器学习模型在训练集上的误差称为训练误差B.机器学习模型在测试集上的误差称为泛化误差C.使用机器学习模型拟合训练集,训练误差大,泛化误差小,称为过度拟合现象D.随着模型复杂度的升高,训练误差会越来越小,过度拟合现象越严重相关知识点: 试题来源: 解析...
分类器中的泛化误差是指( )A.模型在测试集上表现的误差B.模型在预测集上表现的误差C.模型在训练集上表现的误差D.模型在新数据集上表现的误差
如果一个模型,它在训练集上正确率为85%,测试集上正确率为80%,则模型是过拟合还是欠拟合( ),其中,来自于偏差的误差为( ),来自方差的误差为( )。A.欠拟合,5%
误差指的是什么?A.对于同一样本,模型在多次运行输出时产生结果的差异B.模型输出与样本真实值之间的差异C.模型在训练集与测试集上输出结果的差异D.对于同一批样本模型输出的
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线性回归中计算损失函数时加入正则化项后的表达式为【图片】A.过拟合是指学习到的模型在训练集上也许误差较小,但是对于测试集中之前未见样本的预测却未必有效。或者通俗地说,模型
A.机器学习模型在训练集上的误差称为训练误差B.机器学习模型在测试集上的误差称为泛化误差C.使用机器学习模型拟合训练集,训练误差大,泛化误差小,称为过度拟合现象D.随着模型复杂度的升高,训练误差会越来越小,过度拟合现象越严重相关知识点: 试题来源: 解析...