1062.在其他条件不变的前提下,以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题()。

好的，让我们一起来看看这道关于机器学习过拟合问题的单选题。 ### 题目背景： 过拟合是指模型在训练数据上表现很好（即训练误差很低），但在新数据（如测试数据）上的表现却很差。换句话说，模型学到了训练数据中的“噪声”而不是其背后的规律。 ### 分析选项： - **A: 增加训练集量** - 解释：增加训练数据通常有助于模型更好地泛化，因为它可以看到更多样化的数据，从而不容易过拟合。 - 结论：**不易引起过拟合** - **B: 减少神经网络隐藏层节点数** - 解释：减少隐藏层节点数意味着降低了模型的复杂度，这通常会减少过拟合的风险。 - 结论：**不易引起过拟合** - **C: 删除稀疏的特征** - 解释：删除稀疏特征可以减少噪声的影响，并使模型更加简洁，有助于减少过拟合。 - 结论：**不易引起过拟合** - **D: SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核** - 解释：高斯核（或RBF核）使得SVM模型变得更加复杂，能够捕捉到更复杂的非线性关系。这种复杂性可能会导致模型过于贴合训练数据中的细节，从而引起过拟合。 - 结论：**容易引起过拟合** ### 举例说明： 假设我们在做一个房价预测的任务： - 如果我们有大量不同房子的数据（增加训练集量），那么模型更容易学到房价与各种因素之间的普遍规律，而不会被个别异常值所影响。 - 如果我们减少神经网络的隐藏层节点数，相当于让模型变得更简单，不太可能记住每个房子的具体价格。 - 删除稀疏特征（例如很少见的房子类型），可以让模型更专注于常见的因素，从而减少过拟合风险。 - 使用高斯核/RBF核则会让模型变得非常灵活，有可能记住每栋房子的详细信息，从而在新的数据上表现不佳。 ### 最终答案： 正确答案是 **D: SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核**。