7、机器学习中的两个主要挑战为“欠拟合”和“过拟合”。其中“欠拟合”指的是选择的模型包含的参数过多，以至于该模型对于已知数据预测得很好，但是对于未知数据预测的很差，使得训练误差和测试误差之间的差距太大。
7、机器学习中的两个主要挑战为“欠拟合”和“过拟合”。其中“欠拟合”指的是选择的模型包含的参数过多，以至于该模型对于已知数据预测得很好，但是对于未知数据预测的很差，使得训练误差和测试误差之间的差距太大。
参考答案和解析
数据的稀疏性;需要获取高数量和高质量的标注数据
相关考题：
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、1B、2C、3D、4
在采用直线拟合线性化时，传感器输出输入的实际曲线与其拟合直线之间的最大偏差，通常用相对误差γL来表示，称为（），即γL=±（ΔLmaxyFS）×100％，其中ΔLmax为最大非线性误差，yFS为（）。
以下对于各类实验设计说明正确的是（）A、全因子试验设计可以拟合线性模型B、响应曲面设计可拟合非线性模型C、对于化工类产品的配方问题，则使用混料设计D、稳健设计则是通过对可控因子水平组合的选择来减少噪声变量的带来的影响
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（）