当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为（）。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差，我们称这种现象为（）。
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为（）。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差，我们称这种现象为（）。
参考答案和解析
过拟合
相关考题：
我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练B.我们可以试用在线机器学习算法C.我们应用PCA算法降维,减少特征数D.B和CE.A和BF.以上所有
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()1.使用前向特征选择方法2.使用后向特征排除方法3.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.4.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征A.1和2B.2,3和4C.1,2和4D.All
数据模型定义了数据库应用系统数据的组织、存储与管理必须遵循的规范。关于各种数据模型，下列说法错误的是A．概念数据模型面向机器世界建模，通过数据的结构、操作及数据值满足的约束条件描述数据的存储及操作特征B．关系数据模型用二维表格表示数据及数据之间的关系，结构简单，容易理解和使用C．网状数据模型扩展了层次数据模型根结点只有一个、根结点以外的结点只能有一个父结点的限制，用一个连通有向图来表示数据及其之间的关系D．物理数据模型是设计者根据逻辑数据模型，并结合空间、性能、物理平台等因素，设计得到的与平台有关的数据模型
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
对于测试新的、修改的或升级的系统而言，为测试其（处理）逻辑，创建测试数据时，最重要的是（）A、为每项测试方案准备充足的资料B、实际处理中期望的数据表现形式C、按照计划完成测试D、对实际数据进行随机抽样
下列一个测试结果的说法正确的是：（）。A、一个测试用例来验证所观察到的结果与所期望的是否一致，并不能证明对于所有的输入数据程序都能够正确工作B、一个测试记录来验证所观察到的结果与所期望的是否一致，并不能证明对于所有的输入数据程序都能够正确工作C、一个测试结果来验证所观察到的结果与所期望的是否一致，并不能证明对于所有的输入数据程序都能够正确工作D、一个测试数据集来验证所观察到的结果与所期望的是否一致，并不能证明对于所有的输入数据程序都能够正确工作
下列关于数据模型的描述，不正确的是（）。A、在数据库设计过程中不需要进行数据抽象B、从现实世界到机器世界需要经过两次数据抽象C、从信息世界到机器世界的数据抽象称为建立数据模型D、从现实世界到信息世界的数据抽象称为建立概念模型
对于我国多数商业银行而言，开发风险计量模型遇到的最大困难是（）。A、计量模型假设条件太多，与实践不符B、历史数据积累不足，数据真实性难以保障C、计算机系统无法支持复杂的模型运算D、计量模型运算运用数理知识较多，难以掌握
单选题对于我国多数商业银行而言，开发风险计量模型遇到的最大困难是（ ）。A计量模型假设条件太多，与实际不符B历史数据积累不足，数据真实性难以保障C计算机系统无法支持复杂的模型运算D计量模型运算运用数理知识较多，难以掌握
机器学习研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能，请问机器学习利用数据训练出什么？ (1.0分) [单选.] A. 模型 B. 表结构 C. 结果 D. 报表