相关试题
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在机器学习中，随着树中节点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。（）
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在机器学习中，随着树中节点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。（）
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328、在机器学习中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。{{c1::}}
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325、在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。{{c1::}}
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当欠拟合发生时，模型还没有充分学习训练集中基本有效信息，导致训练误差太大。测试误差也会较大