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在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。
参考答案
更多 “在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。” 相关考题
考题
非线性回归分析预测法的基本步骤是()。
A.建立模型、判断相关性、求解参数、检验误差、进行预测B.建立模型、求解参数、判断相关性、检验误差、进行预测C.判断相关性、求解参数、建立模型、检验误差、进行预测D.判断相关性、建立模型、求解参数、检验误差、进行预测
考题
以下描述错误的是?( )
ASVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimalmarginclassifier)B在聚类分析中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果越好C在决策树中，随着树中节点变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题D聚类分析可以看做是一种非监督的分类
考题
关于决策树的叙述中，错误的是（）A、决策树就是利用树型模型来描述决策分析问题，并直接在决策树图上进行决策分析的一种方法B、在决策树中，节点包括决策节点、状态节点和结果节点C、在决策树中，决策准则只能是益损期望值D、需要经过多级决策才能完成的决策，可以用多级决策树来表示
考题
关于误差修正模型，下列表述正确的是（）。A、误差修正模型只反映变量之间的短期变化关系B、误差修正模型只反映变量之间的长期均衡关系C、误差修正模型不仅反映了变量之间短期关系的变化，同时也揭示了长期均衡关系D、误差修正模型既不反映变量之间短期关系的变化，也不反映长期均衡关系
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
考题
要将复杂的现象抽象归结为数学模型，往往要忽略一些次要因素的影响，对问题作一些简化。因此数学模型和实际问题有一定的误差，这种误差称为（）。A、模型误差B、测量误差C、截断误差D、舍入误差
考题
关于自回归模型，下列表述正确的有（）。A、估计自回归模型时的主要问题在于，滞后被解释变量的存在可能导致它与随机误差项相关，以及随机误差项出现自相关性B、Koyck模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机误差项同期相关问题C、局部调整模型中解释变量与随机误差项没有同期相关，因此可以应用OLS估计D、Koyck模型与自适应预期模型不满足古典假定，如果用OLS直接进行估计，则估计量是有偏的、非一致估计E、无限期分布滞后模型可以通过一定的方法可以转换为一阶自回归模型
考题
以下描述错误的是（）。A、SVM是这样一个分类器，它寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器B、在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差C、在决策树中，随着树中结点输变得太大，即使模型的训练误差还在继续降低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的原因D、聚类分析可以看作是一种非监督的分类
考题
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
考题
判断题分类模型的误差大致分为两种：训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。A
对B
错
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