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如何理解模型的过拟合与欠拟合,以及如何解决?

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第1题

当训练数据较少时更容易发生___拟合,当训练数据特征维度过多,拟合出的函数过于复杂时容易发生___拟合。

A.欠、欠

B.欠、过

C.过、欠

D.过、过

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第2题

拟合优度
求拟合优度R2及调整的拟合优度

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第3题

用给定的多项式 , 如 y=x 3 -6 x 2 +5 x -3, 产生一组数据 () 分布随机数 ), 然后用 x i 和添加了随机干扰的 y i 作 3 次多项式拟合 , 与原系数比较 . 如果作 2 或 4 次多项式拟合 , 结果如何 ?

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第4题

关 于REG过 程输出说明描述错误的是()

A.PARAMETER ESTIMATE :参数估计值

B.VARIABLE :模型中的回归变量,包括常数项INTERCEPT和回归变量

C.F VALUE :F值,用此值检验模型中参数均为零的假设

D.R-SQUARE :R-SQUARE 越大,则表示模型自变量的变异的比重越大,模型拟合的越差,它是评价模型拟合优度的重要指标

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第5题

如何理解各种模型化的基本方法?它们与不同种类系统模型间是何种关系?

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第6题

如何从工作状态来分析是欠电流(欠电压)还是过电流(过电压)继电器?

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第7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8题

泛化能力差的常见情况是“过拟合”。()此题为判断题(对,错)。
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