题目内容
（请给出正确答案）
A.一般来说，模型过拟合容易出现高方差，低偏差
B.一般来说，模型过拟合容易出现高偏差，低方差
C.一般来说，模型欠拟合容易出观高方差，低偏差
D.一般来说，模型欠拟合容易出现高偏差，低方差
参考答案
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A.欠拟合，5%，5%
B.欠拟合，15%，5%
C.过拟合，15%，15%
D.过拟合，5%，5%
A.复杂的模型时容易发生欠拟合问题
B.神经网络不会出现过拟合问题
C.正则化方法可以减少过拟合问题
D.增加数据量不能减少过拟合问题
A.基模型方差小，不容易出现过度拟合现象
B.基模型偏差小，容易出现过度拟合现象
C.基模型方差大，容易出现过度拟合现象
D.基模型偏差大，不容易出现过度拟合现象
A.欠拟合一般是由于样本集合太大而造成的
B.欠拟合时，增加模型的复杂度，或者增加输入特征的个数，可有望改善
C.过拟合时，增加训练集样本个数，可有望改善
D.过拟合时，减小模型复杂度，可有望改善
下面对集成学习模型中的弱学习者描述错误的是()
A.他们经常不会过拟合
B.他们通常带有高偏差，所以其并不能解决复杂学习问题
C.他们通常会过拟合
A.过拟合是因为训练样本太多了，把训练样本的规律都拟合进去了，因此检测样本的准确率也很高。
B.减少过拟合的方法可以通过降低决策树的复杂度，例如减少决策树的深度。
C.判断模型是否过拟合可以看随着训练的增加，学习到的模型准确度高了，但检测样本的准确率下降。
D.分类算法都可能会遇到过拟合现象。
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