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判断题
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。
A

B


参考答案

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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 神经网络训练过程中的哪些现象表明可能出现了梯度爆炸?( ) A.模型梯度快速变大B.模型权重变为NaN值C.每个节点和层的误差梯度值持续超多1.0D.损失函数持续减小

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 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。

考题 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)。

考题 线性回归模型y=β0+β1x+u中,随机误差产生的原因有()A、模型设定误差B、对y的观测误差C、对β0的估计错误D、对β1的估计错误E、各种细小的偶然误差

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 根据最小二乘原理,所估计的模型已经使得拟合误差达到最小,为什么还要讨论模型的拟合优度问题?

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 预测误差是现象的观察值与预测值之差。一般来说,预测误差越小模型拟合效果越好。

考题 外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度,最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问,这是最小二乘法的优势理由吗?

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 问答题外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度,最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问,这是最小二乘法的优势理由吗?

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考题 判断题在实际的回归模型中,未来时期总体回归系数发生变化而造成的误差是发生预测误差的原因之一A 对B 错

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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

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考题 判断题方差分析中的随机模型,在对某因素的主效进行检验时,其F值是以误差项方差为分母的。A 对B 错

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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