要防止过拟合，进行最优的模型选择，即选择复杂度最适当的模型，以达到使测试误差最小的学习目的
要防止过拟合，进行最优的模型选择，即选择复杂度最适当的模型，以达到使测试误差最小的学习目的
发布时间：2025-05-10 12:38:15
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：正确
相关试题
- 1.要防止过拟合，进行最优的模型选择，即选择复杂度最适当的模型，以达到使测试误差最小的学习目的
- 2.在离散选择模型中，模型的拟合优度指标R²达到0.3以上，即可认为该模型的自变量选择的结果较为理想
- 3.在离散选择模型中，模型的拟合优度指标R²达到0.3以上，即可认为该模型的自变量选择的结果较为理想。
- 4.加入正则化项控制模型的复杂度无法有效地避免过拟合。
- 5.使得网络在训练数据上的预测误差逐渐减小，从而提高模型的准确性。为了防止过拟合，
- 6.模型拟合是利用测试数据集对模型的普通参数进行拟合。( )
- 7.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? 存在过拟合问题噪声点参与模型拟合没有合适模型描述存在欠拟合问题
- 8.欠拟合（Underfitting）是指模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。（ ）
- 9.以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（）
- 10.中国大学MOOC: 下列哪些方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题？
