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提问人：网友athrunrc 发布时间：2022-01-07
[单选题]

关于欠拟合与过拟合，以下哪种说法是不正确的

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

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匿名网友[118.***.***.57]选择了 B
1天前
匿名网友[44.***.***.52]选择了 A
1天前
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1天前
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1天前
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1天前
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1天前
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1天前
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更多“关于欠拟合与过拟合，以下哪种说法是不正确的”相关的问题
第1题
训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题，关于这些问题以下说法错误的是（）

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

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第2题
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%，5%

B.欠拟合，15%，5%

C.过拟合，15%，15%

D.过拟合，5%，5%

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第3题
有关过拟合问题的说法正确的是哪些？

A.分类算法一般都会遇到过拟合问题

B.决策树的过拟合可以采用剪枝方法

C.神经网络的过拟合可以采用正则化、增加测试样本的方法

D.过拟合时训练样本的检验准确度会下降

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第4题
欠拟合是对训练样本的拟合程度不够，因此测试样本的准确率也不会高。
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第5题
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

A.没有合适模型描述

B.存在过拟合问题

C.存在欠拟合问题

D.噪声点参与模型拟合

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第6题
下面关于过拟合的原因中，错误的是哪个？

A.样本太少会导致过拟合

B.样本太多会导致过拟合

C.模型太复杂会导致过拟合

D.训练集中包含测试集样本，会导致过拟合

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第7题
给定测量得到的环境激光数据，采用总最小二乘TLS法进行平面拟合，会存在的问题是（）

A.没有合适模型描述

B.存在过拟合问题

C.存在欠拟合问题

D.噪声点参与模型拟合

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第8题
请问下图中①区域表示________拟合（填欠或者过，不填其他）
请问下图中①区域表示________拟合（填欠或者过，不填其他）
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第9题
对原图像进行裁剪，放大，变形，翻转，调整色调等，增加数据量，提高模型的泛化能力，避免欠拟合。
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第10题
使用 SVM 模型遇到了欠拟合的问题，以下哪个选项能提高模型性能？

A、增加惩罚参数 “C”

B、减少惩罚参数

C、减少核系数（gamma 的值）

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