更多“过拟合不会影响分类模型的泛化能力”相关问题
  • 第1题:

    下面对集成学习模型中的弱学习者描述错误的是()

    A.他们经常不会过拟合

    B.他们通常带有高偏差,所以其并不能解决复杂学习问题

    C.他们通常会过拟合


    正确答案:C

  • 第2题:

    UML是一种面向对象的统一建模语言。在UML模型图中有依赖、(35)等关系。

    A.关联、特殊、实现

    B.结构、泛化、实现

    C.关联、泛化、实现

    D.关联、泛化、语义


    正确答案:C
    解析:依赖(Dependency)关系是类与类之间的连接,并且依赖总是单向的,是类间最弱的一种关系。关联(Association)关系表示类与类之间的连接,即一个类保存对另一个类实例的引用,并在需要的时候调用这个实例的方法,用于描述两个概念上位于相同级别的类的实例之间存在的某种语义上的联系。例如,售票员小张为某个长途汽车站工作,1个汽车站有多辆长途汽车,那么售票员小张与长途汽车站、汽车站与汽车就存在着关联关系。泛化(Generalization)关系用于表示类与类、接口与接口之间特殊的关系,由子类指向父类,即子类从父类中继承,而父类是子类的泛化。因此,汽车站的售票员、商场的销售员与类“业务人员”之间存在着泛化关系。实现(Realization)关系用于指定两个实体之间的一个合同。聚集(Aggregation)关系是关联关系的一种特例,代表两个类之间的整体/局部关系。如图5-7所示给出了UML模型中常用的依赖、泛化、关联、聚合和实现关系符的图示。

  • 第3题:

    在多元回归模型中,模型的拟合优度R2越接近于1,说明模型对于样本预测数据的拟合程度越好,模型的预测效果也会越好。( )


    答案:对
    解析:
    R2的取值范围为:0≤R2≤1,R2越接近1,拟合效果越好;R2越接近0,拟合效果越差。

  • 第4题:

    线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高,模型拟合效果越好;可决系数越小,模型拟合效果越差。


    正确答案:错误

  • 第5题:

    给出下列结论:  (1)在回归分析中,可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果,R方越大,模型的拟合效果越好; (2)在回归分析中,可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越大,模型的拟合效果越好; (3)在回归分析中,可用相关系数r的值判断模型的拟合效果,r越小,模型的拟合效果越好; (4)在回归分析中,可用残差图判断模型的拟合效果,残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽,说明模型的拟合精度越高。 以上结论中,正确的有()个

    • A、1
    • B、2
    • C、3
    • D、4

    正确答案:A

  • 第6题:

    拟合模型


    正确答案:指父母的抚养模式和抚养环境与儿童的气质之间的匹配。

  • 第7题:

    外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度,最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问,这是最小二乘法的优势理由吗?


    正确答案: 最小二乘法的立论前提是要求各时间点的预测值与实际值平方差的和最小,以此确保拟合模型的预测标准差最小,而不是最大。

  • 第8题:

    问答题
    外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度,最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问,这是最小二乘法的优势理由吗?

    正确答案: 最小二乘法的立论前提是要求各时间点的预测值与实际值平方差的和最小,以此确保拟合模型的预测标准差最小,而不是最大。
    解析: 暂无解析

  • 第9题:

    单选题
    下面关于拟合分析法的描述,哪一个是正确的?()
    A

    拟合法是一维波动方程的解析解

    B

    拟合法桩的力学模型是理想弹塑性模型

    C

    拟合法的解有任意多组

    D

    拟合法桩的力学模型是线弹性模型


    正确答案: C
    解析: 暂无解析

  • 第10题:

    判断题
    线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高,模型拟合效果越好;可决系数越小,模型拟合效果越差。
    A

    B


    正确答案:
    解析: 暂无解析

  • 第11题:

    名词解释题
    拟合模型

    正确答案: 指父母的抚养模式和抚养环境与儿童的气质之间的匹配。
    解析: 暂无解析

  • 第12题:

    多选题
    以下有关随机森林算法的说法正确的是()
    A

    随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高

    B

    随机森林算法对异常值和缺失值不敏感

    C

    随机森林算法不需要考虑过拟合问题

    D

    决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森林模型的分类效果越好


    正确答案: A,D
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    关于支持向量机,下列说法正确的选项是?()

    A.对于复杂的非线性的决策边界的建模能力高度准确,并且也不太容易过拟合

    B.大规模串行结构和信息的串行处理

    C.知识和结果的不可解释性

    D.通过输入多个非线性模型以及不同模型之间的加权互联


    正确答案:A

  • 第14题:

    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


    答案:B

  • 第15题:

    下面关于拟合分析法的描述,哪一个是正确的?()

    • A、拟合法是一维波动方程的解析解
    • B、拟合法桩的力学模型是理想弹塑性模型
    • C、拟合法的解有任意多组
    • D、拟合法桩的力学模型是线弹性模型

    正确答案:C

  • 第16题:

    分类模型的误差大致分为两种:训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。


    正确答案:正确

  • 第17题:

    常用系统结构模型化技术有()。

    • A、关联树法
    • B、解释结构模型化技术
    • C、系统动力学结构模型化技术
    • D、拟合法

    正确答案:A,B,C

  • 第18题:

    根据最小二乘原理,所估计的模型已经使得拟合误差达到最小,为什么还要讨论模型的拟合优度问题?


    正确答案:普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较,即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小;拟合优度检验结果所表示的优劣可以对不同的问题进行比较,即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。

  • 第19题:

    在回归模型中,t统计值的大小表示()

    • A、模型的拟合效果
    • B、自变量对因变量的影响大小
    • C、判断异方差
    • D、模型趋势

    正确答案:B

  • 第20题:

    单选题
    在回归模型中,t统计值的大小表示()
    A

    模型的拟合效果

    B

    自变量对因变量的影响

    C

    判断异方差

    D

    模型趋势


    正确答案: B
    解析: 暂无解析

  • 第21题:

    判断题
    分类模型的误差大致分为两种:训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。
    A

    B


    正确答案:
    解析: 暂无解析

  • 第22题:

    单选题
    在回归模型中,t统计值的大小表示()
    A

    模型的拟合效果

    B

    自变量对因变量的影响大小

    C

    判断异方差

    D

    模型趋势


    正确答案: A
    解析: 暂无解析

  • 第23题:

    多选题
    常用系统结构模型化技术有()。
    A

    关联树法

    B

    解释结构模型化技术

    C

    系统动力学结构模型化技术

    D

    拟合法


    正确答案: D,B
    解析: 暂无解析

  • 第24题:

    填空题
    在比较两个模型的拟合效果时,甲、乙两个模型的相关指数R2的值分别约为0.96和0.85,则拟合效果好的模型是()

    正确答案:
    解析: 暂无解析