在統計學習(Statistical Learning)方法論中，有關模型的過適(Overfitting)之敘述，下列何者有誤？
A此種模型的錯誤(Error)常來自於高的方差(High Variance)
B此種模型的參數較少或複雜度過低正確答案
C此種模型過度學習訓練資料集(Training Dataset)
D採用Bagging技術有可能避免過度擬合
答案與詳解
為什麼答案是 B
過適模型恰好相反：參數過多、複雜度過高才會Overfitting；「參數較少或複雜度過低」描述的是欠適(Underfitting)，此敘述有誤，為本題答案。
考點：偏差-變異權衡考點：過適vs欠適考點：訓練集過度學習考點：Bagging集成學習
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