在机器学习中，如果一味的去提高训练数据的预测能力，所选模型的

[不定项选择题]

在机器学习中，如果一味的去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合。所表现的就是模型训练时候的误差很小，但在测试的时候误差很大，对于产生这种现象以下说法正确的是：（）

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Code_Tiger

样本数量太少，或者模型过分复杂，都会使得训练出来的模型“完全记住”给出的训练样本之间的关系（相当于只是背下来了试卷，但是等到高考的时候遇到新的题还是不会做）而缺乏泛化能力使得模型过拟合

发表于 2019-12-28 09:08:11 回复(0)

星星果酱段

这里的样本应该是测试样本数量过少

发表于 2022-06-28 16:37:41 回复(1)

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