题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

假如使用一个较复杂的岭回归模型（Ridge Regression）来拟合样本数据时，通过调整正则化参数λ，来调整模型复杂度。当λ较大时，关于偏差（bias）和方差（variance），下列说法正确的是（）

A.当λ增大时，偏差减小，方差减小

B.当λ增大时，偏差减小，方差增大

C.当λ增大时，偏差增大，方差减小

D.当λ增大时，偏差增大，方差增大

答案

C、当λ增大时，偏差增大，方差减小

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更多“假如使用一个较复杂的岭回归模型（Ridge Regress…”相关的问题

第1题

假如我们使用Lasso回归来拟合数据集，该数据集输入特征有100个（X1，X2，...，X100）。现在，我们把其中一个特征值扩大10倍（例如是特征X1），然后用相同的正则化参数对Lasso回归进行修正。那么，下列说法正确的是（）。

A.特征X1很可能被排除在模型之外

B.特征X1很可能还包含在模型之中

C.无法确定特征X1是否被舍

D.以上答案都不正确

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第2题

较复杂的模型（如神经网络)，相对于较简单的模型（如线性回归)，预测的结果（)

A.偏差更小，方差更大

B.方差更小，偏差更大

C.偏差更小，方差更小

D.偏差更大，方差更大

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第3题

假设您已在数据集上拟合了一个复杂的回归模型。现在，您正在使用Ridge回归，并调整参数λ以减少其复杂性。选择下面的描述，哪个表达了偏差和方差与λ的关系（）。

A.在λ非常小的情况下，偏差低，方差低

B.在λ非常小的情况下，偏差低，方差高

C.在λ非常小的情况下，偏差高，方差低

D.在λ非常小的情况下，偏差低，方差低

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第4题

对于断面较复杂的模型，使用PS泡沫塑料这种材料不容易发挥出效果。（）

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第5题

鉴别了多元共线特征。那么下一步可能的操作是什么（）。

A.移除两个共线变量

B.不移除两个变量，而是移除一个

C.移除相关变量可能会导致信息损失，可以使用带罚项的回归模型（如ridge或lassoregression）

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第6题

假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型，可能遇到一个问题，Logistic回归需要很长时间才能训练，如果对相同的数据进行逻辑回归，如何花费更少的时间，并给出比较相似的精度（）。

A.降低学习率，减少迭代次数

B.降低学习率，增加迭代次数

C.提高学习率，增加迭代次数

D.增加学习率，减少迭代次数

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第7题

一个回归模型存在多重共线问题。在不损失过多信息的情况下，可如何处理（）。

A.剔除所有的共线性变量

B.剔除共线性变量中的一个

C.通过计算方差膨胀因子（VarianceInflationFactor，VIF）来检查共线性程度，并采取相应措施

D.删除相关变量可能会有信息损失，我们可以不删除相关变量，而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题，例如Ridge或Lasso回归

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第8题

在一个线性回归问题中，我们使用R平方（R-Squared）来判断拟合度。此时，如果增加一个特征，模型不变，则下面说法正确的是（）。

A.如果R-Squared增加，则这个特征有意义

B.如果R-Squared减小，则这个特征没有意义

C.仅看R-Squared单一变量，无法确定这个特征是否有意义。

D.以上说法都不对

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第9题

假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置（）。

A.除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练

B.对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层

C.使用新的数据集重新训练模型

D.所有答案均不对

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第10题

假设拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置（）。

A.除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练

B.对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层

C.使用新的数据集重新训练模型

D.所有答案均不对

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第11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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假如使用一个较复杂的岭回归模型 （Ridge Regression）来拟合样本数据时，通过调整正则化参数λ，来调整模型复杂度。当λ较大时，关于偏差（bias）和方差（variance），下列说法正确的是（）

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