过拟合发生在模型太过偏向训练数据时，对于决策树可以采用修剪的方法阻止过拟合。

题目

过拟合发生在模型太过偏向训练数据时，对于决策树可以采用修剪的方法阻止过拟合。

相似考题

1.剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段()此题为判断题(对，错)。

2.“过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”，这是()A.对的B.错的

3.完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）。A.参数无法估计B.只能估计参数的线性组合C.模型的拟合程度不能判断D.可以计算模型的拟合程度

4.下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合?A.树的数量B.树的深度C.学习速率

参考答案和解析
正确
更多“过拟合发生在模型太过偏向训练数据时，对于决策树可以采用修剪的方法阻止过拟合。”相关问题

  • 第1题：

    对应GradientBoostingtree算法，以下说法正确的是()

    1.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合

    2.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合

    3.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance

    4.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias

    A.2和4

    B.2和3

    C.1和3

    D.1和4


    正确答案：C

  • 第2题：

    LDA导入先验分布是为了应对()现象。

    A.过拟合

    B.话题识别不准

    C.欠拟合

    D.分词困难


    正确答案:A

  • 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：

    在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。


    正确答案:错误

  • 第5题：

    我们可以用哪种方式来避免决策树过度拟合的问题？（）

    • A、利用修剪法来限制树的深度
    • B、利用盆栽法规定每个节点下的最小的记录数目
    • C、利用逐步回归法来删除部分数据
    • D、目前并无适合的方法来处理这问题

    正确答案:A,B

  • 第6题：

    随机森林中的每棵树都不进行剪枝，因此过拟合的风险很高。


    正确答案:错误

  • 第7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8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9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10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11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12题：

    判断题
    为每簇假定了一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合是基于网格的方法。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

  • 第13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14题：

    对应GradientBoostingtree算法,以下说法正确的是:( )

    A.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合

    B.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合

    C.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance

    D.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias


    答案：AC

  • 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：

    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17题：

    （）概念统计方法也称相关关系法，这种方法的实质是利用已有的数据情报拟合推演出数据模型。


    正确答案:错误

  • 第18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19题：

    完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）。

    • A、参数无法估计
    • B、只能估计参数的线性组合
    • C、模型的拟合程度不能判断
    • D、可以计算模型的拟合程度

    正确答案:D

  • 第20题：

    为每簇假定了一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合是基于网格的方法。


    正确答案:错误

  • 第21题：

    多选题
    建立样条曲线的方法有：（）
    A

    过极点

    B

    过点

    C

    拟合曲线

    D

    与平面垂直


    正确答案： D,A
    解析： 暂无解析

  • 第22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

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    多选题
    我们可以用哪种方式来避免决策树过度拟合的问题？（）
    A

    利用修剪法来限制树的深度

    B

    利用盆栽法规定每个节点下的最小的记录数目

    C

    利用逐步回归法来删除部分数据

    D

    目前并无适合的方法来处理这问题


    正确答案： A,C
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    判断题
    在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

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