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[单选题]

若svm出现欠拟合,以下合适的做法是()

A.使用更powful的kernel

B.增加训练样本

C.使用L2 正规化

D.做数据增强

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A、使用更powful的kernel
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第1题

假定训练了一个线性 SVM 并推断出这个模型出现了欠拟合现象,在下一次训练时,应该采取的措施是()

A.增加数据点$

B.$ 减少数据点$

C.$ 增加特征$

D.$ 减少特征

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第2题

使用 SVM 模型遇到了欠拟合的问题,以下哪个选项能提高模型性能

A.增加惩罚参数 “C”

B.减少惩罚参数

C.减少核系数(gamma 的值)

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第3题

使用 SVM 模型遇到了欠拟合的问题,以下哪个选项能提高模型性能?

A.增加惩罚参数 “C”

B.减少惩罚参数

C.减少核系数(gamma 的值)

点击查看答案

第4题

假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象,在下一次训练时,应该采取下列什么措施()。

A.增加数据点

B.减少数据点

C.增加特征

D.减少特征

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第5题

2、假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象。在下一次训练时,应该采取下列什么措施?

A.增加数据点

B.减少数据点

C.增加特征

D.减少特征

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第6题

2、假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象。在下一次训练时,应该采取下列什么措施

A.增加数据点

B.减少数据点

C.增加特征

D.减少特征

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第7题

18、假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象,在下一次训练时,应该采取下列什么措施

A.不采取措施

B.减少数据点

C.增加训练样本

D.减少特征

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第8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9题

如果SVM模型欠拟合,可以改进模型的方法是()。

A.增大惩罚参数C的值

B.减小惩罚参数C的值

C.减小核系数(gamma参数)

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第10题

题目假设你训练SVM后,得到一个线性决策边界,你认为该模型欠拟合。假如你想修改SVM的参数,同时达到模型不会欠拟合的效果,应该怎么做()

A.增大参数C

B.减小参数C

C.改变C并不起作用

D.以上均不正确

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