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- 1.以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（） 选项： A:模型学习到了样本的一般性质 B:学习迭代次数过多 C:训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度 D:训练集和测试集特征分布不一致
- 2.以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（）选项： A:训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度 B:训练集和测试集特征分布不一致 C:学习迭代次数过多 D:模型学习到了样本的一般性质
- 3.以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（）A.模型学习到了样本的一般性质B.学习迭代次数过多C.训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度D.训练集和测试集特征分布不一致
- 4.在机器学习中，训练集和测试集的主要区别是什么？ 选项： A:训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能 B:训练集用于评估模型性能，测试集用于训练模型 C:训练集和测试集都用于训练模型 D:训练集和测试集都用于评估模型性能
- 5.下列说法正确的是选项： A:过拟合是由于训练集多，模型过于简单; B:过拟合是由于训练集少，模型过于复杂; C:欠拟合是由于训练集多，模型过于简单; D:欠拟合是由于训练集少，模型过于简单
- 6.下列说法正确的是选项： A:过拟合是由于训练集少，模型过于复杂; B:过拟合是由于训练集多，模型过于简单 ; C:欠拟合是由于训练集少，模型过于简单; D:欠拟合是由于训练集多，模型过于简单
- 7.什么是过拟合？ 选项： A:模型在训练集和测试集上表现都差 B:欠拟合的一种情况 C:模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差 D:模型在训练集和测试集上表现都好
- 8.在模型训练的时候为什么要将数据集拆分成训练集和测试集？（ ）选项： A:数据集太多.训练模型用不了这么多数据 B:需要划分测试集数据用来调参 C:测试集与训练集数据不能有重复.防止过拟合
- 9.在模型训练的时候为什么要将数据集拆分成训练集和测试集？（ ） 选项： A、测试集与训练集数据不能有重复.防止过拟合 B、需要划分测试集数据用来调参 C、数据集太多.训练模型用不了这么多数据
- 10.什么是过拟合 选项： A:模型在训练集和测试集上表现都很差 B:模型在训练集和测试集上表现都很好 C:欠拟合的一种情况 D:模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差
- 11.什么是模型的过拟合？（D） A.模型在训练集上表现差 B.模型在测试集上表现差 C.模型在训练集和测试集上表现一致 D.模型在训练集上表现好，但在测试集上表现差
- 12.机器学习将样本数据集拆分成训练集和测试集,下列哪种说法是错误的?( )A.传统统计学评价模型好坏的标准是训练集上预测值与实际值的拟合程度B.机器学习评价模型好坏时更关注其泛化能力,即对未知新样本的预测能力C.机器学习中,训练模型应当同时使用训练集和测试集D.机器学习中,评价模型应当只使用测试集
- 13.所谓欠拟合，是指机器学习模型在训练集和测试集上均表现较差。所谓过拟合，是指所设计的模型过于复杂，其在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。（） 选项：A、正确B、错误
- 14.关于机器学习模型训练步骤的说法，错误的是（）。 选项： A:测试集能够测试模型对于未知数据的拟合效果 B:验证集能够用于防止模型过拟合 C:划分数据集时需要注意数据是否为同分布 D:模型训练需要准备多个备选算法用于效果比较
- 15.在深度学习中，哪些因素可能导致模型过拟合？（） 选项： A:复杂的模型结构 B:小的数据集 C:高学习率 D:长时间训练
- 16.下列关于训练集和测试集说法错误的是（ ） 选项：A、一般在整体数据中通过随机抽样获得训练集和训练集。B、训练集和测试集的大小必须是固定的比例8:2。C、测试集数据用于评估模型。D、一般评估模型的优劣，需要将数据集划分为训练集和测试集。
- 17.一般地，不会把给定的整个数据集都用来训练模型，而是将其分成训练集和测试集两部分，使用训练集对模型进行训练或学习，然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现。 选项： A:对 B:错
- 18.以下关于训练集、验证集和测试集说法错误的是( )。 选项： A、验证集用于调整模型参数 B、测试集是纯粹是用于测试模型泛化能力 C、训练集用于估计模型参数 D、训练集是用来评估模型性能
