更多“在机器学习算法中，模型欠拟合是指?()”相关的问题
第1题
机器学习模型训练时出现过拟合的表现是训练样本误差减小，而测试样本误差增大。（)
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第2题
关于欠拟合（under-fitting)，下面哪个说法是正确的？（)
A.训练误差较大，测试误差较小
B.训练误差较小，测试误差较大
C.训练误差较大，测试误差较大
D.训练误差不变，测试误差较大
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第3题
如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型（)
A.过拟合
B.可能过拟合可能欠拟合
C.刚好拟合
D.欠拟合
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第4题
训练模型过程中用到的数据，一般用来学习得到模型的权重的是（)。
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第5题
机器学习算法训练完成后，在训练集准确率很高，但验证集准确率很低，说明已经过拟合。（)
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第6题
属于欠拟合的解决办法有（)
A.调整模型的容量(capacity)
B.增加训练集的数据量
C.增加训练的次数
D.减少学习率，减少学习的步长，增加学习的精度
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第7题
模型训练基本步骤包括（)。
A.定义算法公式，也就是神经网络的前向算法
B.定义loss，选择优化器，来让loss最小
C.对数据进行迭代训练，使loss到达最小
D.在测试集或者验证集上对准确率进行评估
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第8题
在分类的过程中，用训练集训练数据，再用训练集评估模型的性能，得出模型性能很好的结果，则分类模型构建成功。（)
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第9题
选择模型时只需要考虑模型的泛化误差，因此就算是训练误差非常大的模型也可能是效果最好的分类模型。（）
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第10题
在模型训练过程中，产生过拟合原因（)①数据有噪声②训练数据不足，有限的训练数据③训练模型过度导致模型非常复杂
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