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题目:如果一个模型使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明模型欠拟合（）
题型:[判断题]
参考答案:
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第1题
如果一个模型使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明模型欠拟合（）
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第2题
如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明模型欠拟合。（）
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第3题
如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明（)
A.欠拟合
B.模型很棒
C.过拟合
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第4题
题目如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到30%左右，这说明（）
A.欠拟合
B.模型不稳定
C.过拟合
D.模型可靠
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第5题
如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明：（）。
A.欠拟合
B.模型很棒
C.过拟合
D.以上答案都不正确
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第6题
随机森林利用随机的方式将许多决策树组合成一个森林，每个决策树在分类的时候决定测试样本的最终类别。它的优点是（)。
A.级别划分较多的属性不会影响模型效果
B.在某些噪音较大的分类或回归问题上不会过拟合
C.每次学习使用不同训练集，一定程度避免过拟合
D.能够处理高纬度的数据，并且不做特征选择
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第7题
我们想要减少数据集中的特征数，即降维.选择以下适合的方案：（）。
A.使用前向特征选择方法
B.使用后向特征排除方法
C.我们先把所有特征都使用，去训练一个模型，得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征，再去训练，用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好，我们可以去除这个特征
D.查看相关性表，去除相关性最高的一些特征
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第8题
我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案:（)
A.使用前向特征选择方法B.使用后向特征排除方法C.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征.D.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
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第9题
我们想要减少数据集中的特征数, 即降维，选择以下适合的方案()
A、使用前向特征选择方法B、查看相关性表, 去除相关性最高的一些特征C、先把所有特征都使用, 去训练一个模型, 得到测试集上的表现、然后我们去掉一个特征, 再去训练, 用交叉验证看看测试集上的表现，如果表现比原来还要好，我们可以去除这个特征D、使用后向特征排除方法
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第10题
我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案（)1.使用前向特征选择方法2.使用后向特
我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案()1.使用前向特征选择方法2.使用后向特征排除方法3.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征.4.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征A.1和2B.2,3和4C.1,2和4D.All
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第11题
根据数据集的部分或者全部特征建模，构建由系列节点组成的模型。每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。上述描述的是（)算法。
A.逻辑回归
B.支持向量机
C.决策树
D.K均值
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