更多“若树的深度这一超参数增加,可能会造成随机森林数据过拟合。()”相关的问题
第1题
随机森林中的每棵树都不进行剪枝,因此过拟合的风险很高()
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第2题
若想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,可以减少树的深度。()
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第3题
柱子中若采用高强度钢筋,可能会造成经济上的浪费()
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第4题
线性回归模型添加一个不重要的特征可能会造成R-square增加。()
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第6题
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,通常300~500棵决策树的组合是适宜的()
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第7题
EDGE业务的起始MCS方案是MCS9,若发生数据重传,则可能会使用MCS6。()
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第8题
集成学习模型中的弱学习器通常会过拟合。()
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第9题
如果SVM模型欠拟合,可以增大惩罚参数C的值。()
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第10题
过拟合是指由于训练样本不足,导致测试结果不堪用。()
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