首页 / 百科 / 内容详情 机器学习中,下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题?() 2022-05-09 1次阅读 拟合 避免 下面 机器学习中,下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题?() A.增加样本数量B.增加模型复杂度C.去除噪声D.正则化正确答案:B 在构造决策树时,以下那个不属于选择属性的度量?() 以下哪个度量属于数据中心性的描述?() 猜你喜欢 设Y为被解释变量,X为解释变量,用最小二乘法拟合回归方程时,其基本原理是使()。 在回归分析中,用来检验模型拟合优度的统计量是()。 如果一个SVM模型出现欠拟合,那么下列哪种方法能解决这一问题?() 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。() 评价回归直线方程拟合优度如何的指标有()