如果SVM模型欠拟合,以下方法哪些可以改进模型:( )A.增大惩罚参数C的值B.减小惩罚参数C的值C.减小核系数(gamma参数)

题目
如果SVM模型欠拟合,以下方法哪些可以改进模型:( )

A.增大惩罚参数C的值

B.减小惩罚参数C的值

C.减小核系数(gamma参数)

相似考题

1.关于Logistic回归和SVM,以下说法错误的是?( )A.Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小B.Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C.SVM的目标的结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合

2.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）

3.模型欠拟合和过拟合问题都是可以解决的

4.54、模型欠拟合和过拟合问题都是可以解决的

更多“如果SVM模型欠拟合,以下方法哪些可以改进模型:( ) ”相关问题

  • 第1题：

    下列说法正确的是

    A．过拟合是由于训练集多，模型过于简单

    B．过拟合是由于训练集少，模型过于复杂

    C．欠拟合是由于训练集多，模型过于简单

    D．欠拟合是由于训练集少，模型过于简单


    1正确，2错误

  • 第2题：

    5、以下哪些方法不能用于处理欠拟合？

    A．增大正则化系数

    B．增加新的特征

    C．增加模型复杂度

    D．对特征进行变换，使用组合特征或高维特征


    A

  • 第3题：

    6、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


    噪声点参与模型拟合

  • 第4题：

    13、模型欠拟合和过拟合问题都是可以解决的


    欠拟合的原因:模型复杂度过低,不能很好的拟合所有的数据,训练误差大; 避免欠拟合:增加模型复杂度,如采用高阶模型(预测)或者引入更多特征(分类)等。 过拟合的原因:模型复杂度过高,训练数据过少,训练误差小,测试误差大; 避免过拟合:降低模型复杂度,如加上正则惩罚项,如 L1,L2,增加训练数据等。

  • 第5题：

    69、下列说法正确的是

    A．过拟合是由于训练集多，模型过于简单

    B．过拟合是由于训练集少，模型过于复杂

    C．欠拟合是由于训练集多，模型过于简单

    D．欠拟合是由于训练集少，模型过于简单


    线性拟合问题的数学模型是 y=ax+b;实验数据中不可避免存在误差，所以这些数据点实际上不可能位于一条直线上

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