在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（）。A．欠拟合（under-fitting）B．过拟合（over-fitting）C．损失函数（loss function）D．经验风险（empirical risk）
在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（）。
A．欠拟合（under-fitting）
B．过拟合（over-fitting）
C．损失函数（loss function）
D．经验风险（empirical risk）
参考答案和解析
D
相关考题：
假定某同学使用Naive Bayesian(NB)分类模型时，不小心将训练数据的两个维度搞重复了，那么关于NB的说法中不正确的是?A.模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低B.如果所有特征都被重复一遍，得到的模型预测结果相对于不重复的情况下的模型预测结果一样C.当两列特征高度相关时，无法用两列特征相同时所得到的结论来分析问题
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
我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案:( ) A.使用前向特征选择方法B.使用后向特征排除方法C.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征.D.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
从结构的角度看，数据仓库有3种模型：企业仓库、（1）和虚拟仓库。数据挖掘就是要智能化和自动化地把数据转换为有用的信息和知识，目前已有多种数据挖掘方法。如果需要一个示例库（该库中的每个元组都有一个给定的类标识）做训练集时，该方法称为（2）。空白（2）处应选择（）A、关联规则挖掘B、特征描述C、聚类分析D、分类分析
模型的数据表示就是通过数据的转换来研究模型，下列哪项不是其优点（）A、可以引用发展得比较成熟的关系数据库管理技术实现模型的管理B、使模型单元易于与其他单元通信，但模型不便于更新C、模型可描述为由一组参数集合和表示模型结构特征的数据集合的框架D、输入数据集在关系框架下进行若干关系运算，得出输出数据集
在实体类型及实体之间联系的表示方法上，层次模型采用__（1）__结构，网状模型采用__（2）__结构，关系模型则采用__（3）__结构。在搜索数据时，层次模型采用单向搜索法，网状模型采用__（4）__的方法，关系模型则采用__（5）__的方法。空白（1）处应选择（）A、有向图B、连通图C、波特图D、卡诺图E、结点集F、边集G、二维表H、树
单选题在实体类型及实体之间联系的表示方法上，层次模型采用__（1）__结构，网状模型采用__（2）__结构，关系模型则采用__（3）__结构。在搜索数据时，层次模型采用单向搜索法，网状模型采用__（4）__的方法，关系模型则采用__（5）__的方法。空白（3）处应选择（）A有向图B连通图C波特图D卡诺图E结点集F边集G二维表H树
单选题模型的数据表示就是通过数据的转换来研究模型，下列哪项不是其优点（）A可以引用发展得比较成熟的关系数据库管理技术实现模型的管理B使模型单元易于与其他单元通信，但模型不便于更新C模型可描述为由一组参数集合和表示模型结构特征的数据集合的框架D输入数据集在关系框架下进行若干关系运算，得出输出数据集
单选题从结构的角度看，数据仓库有3种模型：企业仓库、（1）和虚拟仓库。数据挖掘就是要智能化和自动化地把数据转换为有用的信息和知识，目前已有多种数据挖掘方法。如果需要一个示例库（该库中的每个元组都有一个给定的类标识）做训练集时，该方法称为（2）。空白（1）处应选择（）A用户仓库B产品仓库C关系型OLAPD数据集市
单选题在有指导的数据挖掘中，有关测试集的说法错误的是（）A测试集和训练集是相互联系的B测试集是用以测试模型的数据集C通常测试集大约占总样本的三分之一DK-次交叉验证中，测试集只有