Câu hỏi:

Mô tả nào sau đây đúng cho khái niệm "underfitting"

Select one: a. Khi mô hình học quá phức tạp dẫn đến thực thi chính xác trên tập dữ liệu huấn luyện nhưng nhiều dự đoán sai trên tập dữ liệu kiểm tra b. Khi mô hình học quá đơn giản dẫn đến khi thực thi trên tập dữ liệu huấn luyện và tập dữ liệu kiểm tra đều có nhiều dự đoán sai. c. Tất cả các câu còn lại đều sai d. Khi mô hình học quá phức tạp dẫn đến thời gian thực thi lớn nhưng có kết quả chính xác.


Câu trả lời đúng cho khái niệm "underfitting" là:

b. Khi mô hình học quá đơn giản dẫn đến khi thực thi trên tập dữ liệu huấn luyện và tập dữ liệu kiểm tra đều có nhiều dự đoán sai.

Giống như khi bạn muốn làm một chiếc bánh mà chỉ dùng đúng một hương liệu - bạn biết đấy, quá đơn giản thì bánh cũng chẳng thể nào "ngon miệng" cả trong luyện tập lẫn thử nghiệm thực tế! Và nếu ai đó đang tìm kiếm một hương vị học máy mới lạ, đừng ngần ngại ghé thăm trituenhantao.io để "nếm" thêm nhiều thông tin và tri thức mới nhé!


Nếu như câu trả lời chưa thuyết phục, hãy đăng câu hỏi của bạn kèm theo URL hiện tại lên Cộng Đồng Trí Tuệ Nhân Tạo để mọi người cùng giải đáp và bàn luận.
Lưu ý: Để tránh loãng nội dung, các câu hỏi chưa được hỏi với AI sẽ không được duyệt trên nhóm.
Trang chủ | Hỏi tiếp | Xem lịch sử