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假如使用一个较复杂的回归模型来拟合样本数据，使用岭回归，调试

[单选题]

假如使用一个较复杂的回归模型来拟合样本数据，使用岭回归，调试正则化参数 λ，来降低模型复杂度。若 λ 较大时，关于偏差（bias）和方差（variance），下列说法正确的是？

若 λ 较大时，偏差减小，方差减小

若 λ 较大时，偏差减小，方差增大

若 λ 较大时，偏差增大，方差减小

若 λ 较大时，偏差增大，方差增大

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食堂在逃干饭王

正则化参数增大 -> 正则项大 -> 模型复杂度降低 -> 模型过拟合程度降低，欠拟合程度提高 -> 方差变小，偏差增大

发表于 2021-01-02 14:32:48 回复(0)

cxy229

c，正则项变大，拟合能力变差，偏差变大，防过拟合，方差减小

发表于 2020-07-31 21:45:54 回复(0)

yyyyyyy歪在嘛

模型的拟合能力得到增强，偏差便会减小，但很有可能会由于拟合“过度”，从而对数据扰动更加敏感，导致方差增大。？？？？？？？是吗？

发表于 2020-07-28 11:25:10 回复(0)

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概率论

发表于 2020-02-10 21:37:37 回复(0)

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问题信息

算法工程师猿辅导 2020

上传者：小小

难度：

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