过拟合不会影响分类模型的泛化能力
过拟合不会影响分类模型的泛化能力
参考答案和解析
错误
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从时间数列的观察值出发确定趋势线的类型，若观察值的（ ）。A．一次差大致相同可拟合二次曲线模型B．逐期增长量大致相同可拟合线性趋势模型C．二次差大致相同可拟合Gomperts曲线模型D．环比增长速度大致上相同可拟合指数曲线模型E．环比增长速度大致上相同可拟合二次曲线模型
关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归目标函数是最小化后验概率B.Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小C.SVM目标是结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合
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
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
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
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
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（）