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利用K近邻法进行分类时,k值过小容易发生过拟合现象。()此题为判断题(对，错)。

题目
利用K近邻法进行分类时,k值过小容易发生过拟合现象。()

此题为判断题(对，错)。

相似考题

1.利用K近邻法进行分类时,使用不同的距离度量所确定的最近邻点都是相同的。()此题为判断题(对，错)。

2.17、关于K近邻说法正确的是：A．K近邻算法是机器学习B．K近邻是无监督学习C．K代表要分类的个数D．K值的选择，对分类结果没有影响

3.7、K-NN近邻决策分类中当K=1时，退化为最近邻法，这种说法正确吗？A．错误B．正确C．无法确定D．视情况而定

4.k近邻法的基本要素不包括()。A.距离度量B.k值的选择C.样本大小D.分类决策规则

参考答案和解析
参考答案：√
更多“利用K近邻法进行分类时,k值过小容易发生过拟合现象。() ”相关问题

  • 第1题：

    58、关于K近邻说法正确的是：

    A．K近邻算法是机器学习

    B．K近邻是无监督学习

    C．K代表要分类的个数

    D．K值的选择，对分类结果没有影响


    K近邻算法是机器学习

  • 第2题：

    1、一、对生成数据集进行最近邻分类 1. 按照两类均值和协方差矩阵分别为[0 0];[0.3 0;0 0.4] 和[1.25 1.25]; [0.3 0;0 0.4]分别生成容量为400 和 4000 的两类数据（训练和测试比例自定），利用5NN进行分类并计算准确率 2. 实现上述样本快速近邻法或剪辑近邻法，计算分类准确率，K的值可以自己选择 二、对手写数据集进行最近邻分类


    ABC

  • 第3题：

    最近邻分类器易受噪声或异常点数据的影响，为了降低噪声或异常点的影响，可以采用K近邻分类器，并且K值取值越大，分类器的性能越鲁棒。


    最近邻分类器基于全局信息进行预测

  • 第4题：

    以下关于K近邻分类器描述正确的有_____.

    A．SVM和贝叶斯分类器需要提前训练好分类器才能用于分类，而K近邻分类器不需要提前训练分类器。

    B．K近邻分类器是一个非线性分类器。

    C．K近邻分类器可以直接用于多类的分类问题。

    D．K近邻分类器的分类结果不受距离函数的选择的影响。


    SVM和贝叶斯分类器需要提前训练好分类器才能用于分类，而K近邻分类器不需要提前训练分类器。;K近邻分类器是一个非线性分类器。;K近邻分类器可以直接用于多类的分类问题。

  • 第5题：

    关于K近邻说法正确的是：

    A．K近邻算法是机器学习

    B．K近邻是无监督学习

    C．K代表要分类的个数

    D．K值的选择，对分类结果没有影响


    K近邻算法是机器学习

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