假设我们有一个数据集，在一个深度为6的决策树的帮助下，它可以使用100%的精确度被训练。现在考虑一下两点，并基于这两点选择正确的选项。注意：所有其他超参数是相同的，所有其他因子不受影响。1.深度为4时将有高偏差和低方差2.深度为4时将有低偏差和低方差A.只有 1B.只有 2C.1 和 2D.没有一个
假设我们有一个数据集，在一个深度为6的决策树的帮助下，它可以使用100%的精确度被训练。现在考虑一下两点，并基于这两点选择正确的选项。注意：所有其他超参数是相同的，所有其他因子不受影响。
1.深度为4时将有高偏差和低方差
2.深度为4时将有低偏差和低方差
A.只有 1
B.只有 2
C.1 和 2
D.没有一个
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如果一个训练好的模型在测试集上有100%的准确率，这是不是意味着在一个新的数据集上，也会有同样好的表现()A.是的，这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了B.不对，依然后其他因素模型没有考虑到，比如噪音数据
假如我们使用 Lasso 回归来拟合数据集，该数据集输入特征有 100 个（X1，X2，...，X100）。现在，我们把其中一个特征值扩大 10 倍（例如是特征 X1），然后用相同的正则化参数对 Lasso 回归进行修正。 那么，下列说法正确的是？A．特征 X1 很可能被排除在模型之外B．特征 X1 很可能还包含在模型之中C．无法确定特征 X1 是否被舍弃D．都不对
13、以下哪项陈述是正确的？选出所有正确项（）A．在构建学习算法的第一个版本之前，花大量时间收集大量数据是一个好主意。B．逻辑回归使用了Sigmoid激活函数C．使用一个非常大的训练集使得模型不太可能过拟合训练数据。D．如果您的模型拟合训练集，那么获取更多数据可能会有帮助。
【单选题】我们想在大数据集上训练决策树，为了使用较少时间，可以（）A．增加树的深度B．增加学习率C．减少树的深度D．减少树的数量