2在统计学习中，归纳偏好项通过（）相关的项确定。A. 结构风险B. 经验风险C. 结构风险与经验风险D. 以上答案都不对

本题考查统计学习中归纳偏好项的确定依据，需明确归纳偏好、结构风险、经验风险的概念及关联。

关键概念回顾

• 经验风险：模型在训练数据上的误差，反映对训练数据的拟合能力（如训练误差））。
• 结构风险：经验风险与模型复杂度的加权和（（如$R_{\text{emp}}(f)+\lambda J(f)$，$J(f)$为复杂度惩罚项），旨在平衡平衡拟合能力与过拟合风险。
• 归纳偏好：机器学习算法在多个可能模型中选择的“偏好”（如偏好简单模型、偏好低阶多项式），是算法固有的“偏见”，用于引导模型选择。

核心逻辑：归纳偏好与结构风险的关系

统计学习中，归纳偏好的目标是最小化结构风险，而非仅经验风险。仅最小化经验风险可能导致过拟合（如高次多项式拟合噪声数据），而结构风险通过惩罚复杂度，迫使算法选择符合归纳偏好（如简单模型）的最优。因此，归纳偏好项需通过结构风险相关的项确定，直接对应选项A。