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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C++工程师 iOS工程师安卓工程师运维工程师小米集团前端工程师算法工程师机器学习 PHP工程师 2019 Java工程师

来自：小米2019秋招算法笔...

上传者：小小

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