特征选择和降维都是用于减少特征数量,进而降低模型复杂度、防止过度拟合。()此题为判断题(对，错)。

题目
特征选择和降维都是用于减少特征数量,进而降低模型复杂度、防止过度拟合。()

此题为判断题(对，错)。

相似考题

1.70、特征降维的方法包括特征选择和特征提取。

2.12、特征提取和特征选择是对整个样本集进行特征降维的方法之一。

3.5、以下选项中哪项不能有效解决过拟合？A．增加样本数量B．通过特征选择减少特征数量C．训练更多迭代次数D．采用正则化

4.19、L2正则化往往用于防止过拟合，而L1正则化往往用于特征选择。

更多“特征选择和降维都是用于减少特征数量,进而降低模型复杂度、防止过度拟合。() ”相关问题

  • 第1题：

    5、下列哪种方法可以用来缓解过拟合的产生：（)。

    A．增加更多的特征

    B．正则化

    C．增加模型的复杂度

    D．以上都是


    ABCDEFGH

  • 第2题：

    102、进行特征降维可以降低一个模式识别任务的计算复杂度且有可能提升分类决策的正确率。


    C

  • 第3题：

    下列选项中属于特征降维的优点的是？

    A．降低模式识别任务的复杂度

    B．提升分类决策的正确率

    C．用更少的代价设计出更加优秀的模式识别系统

    D．增加有用的特征


    降低模式识别任务的复杂度;提升分类决策的正确率;用更少的代价设计出更加优秀的模式识别系统

  • 第4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5题：

    9、进行特征降维可以降低一个模式识别任务的计算复杂度且有可能提升分类决策的正确率。


    错

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