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variance4.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低biasA.2和4B.2和3C.1和3D.1和4

题目

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

相似考题

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

2.利用最小二乘法对测量样本进行函数拟合时，待拟合的函数既可以是线性函数也可以是多项式。

3.减少神经网络过拟合可以通过增加网络的神经元个数或层数解决。

4.8、对随机森林算法的说法正确的有A．训练可以高度并行化，对于大数据时代的大样本训练速度有优势B．由于采用了随机采样，训练出的模型的方差小，泛化能力强C．对部分特征缺失很敏感D．在某些噪音比较大的样本集上，容易陷入过拟合

更多“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 ”相关问题

  • 第1题：

    82、过拟合是指为追求样本集中样本的正确分类性导致分类器泛化能力降低。


    正确

  • 第2题：

    7、减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是错误的？

    A．通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合

    B．利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合

    C．在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量

    D．通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合


    通过正则化可以减少网络参数的取值或个数，一定程度可能减少过拟合;利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合;在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量

  • 第3题：

    下面关于模型过拟合的原因中，错误的是（）？

    A．样本太多会导致过拟合

    B．模型太复杂会导致过拟合

    C．训练集中包含噪声，会导致过拟合

    D．样本太少会导致过拟合


    样本太多会导致过拟合

  • 第4题：

    减少过拟合除了正则化外，还可以提前终止 或 dropout 或 增加样本


    提前终止##%_YZPRLFH_%##dropout##%_YZPRLFH_%##增加样本

  • 第5题：

    回归分析也可能出现过拟合的问题，可以通过正则化减少还是增加自变量的个数？


    减少

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