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早停是一种策略,当模型在验证集上的性能开始下降时,停止训练以防止过拟合。( )
选项:
A:对
B:错
开始
防止
拟合
发布时间:
2024-05-09 22:54:06
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1.
什么是过拟合和欠拟合,以及如何解决? 欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况。这通常发生在训练模型的数据较少且不正确的情况下。 为了防止过拟合和欠拟合,您可以重新采样数据来估计模型的准确性(k-fold交叉验证),并通过一个验证数据集来评估模型。
2.
当模型在训练集上的表现特别好时,要注意防止发生过拟合。
3.
过拟合在训练集上效果好,在测试集上效果差( )选项: A:对 B:错
4.
为了防止过拟合,我们可以利用交叉验证方法,对已经划分出训练集.验证集合测试集的数据来说,交叉验证使用的数据集是其中的()。
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.
某分类模型在训练集上较好,在测试集上性能较差,这说明出现了 __ 问题。A.过拟合B.欠拟合C.性能不稳定D.泛化能力强
8.
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
9.
(多选,4分)一个好的学习训练模型应该是?()A、在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率)B、模型应该简单(防止过拟合)C、将模型函数正则化
10.
在训练模型时,数据样本数较少容易造成过拟合 选项: A、对 B、错
11.
简述模型训练中训练集、测试集、验证集的含义。 ( ) 训练集:用于训练模型的数据集 测试集:用于评估模型性能的数据集 验证集:用于微调模型超参数的数据集
12.
过拟合指的是模型在训练集上表现不佳,但在测试集上表现良好。
13.
关于模型复杂度和数据集大小造成欠拟合和过拟合的描述正确的有() 选项:A:缓解过拟合只能增加训练数据集的大小B:模型复杂度低容易导致欠拟合C:训练数据集小容易导致过拟合D:解决欠拟合可以考虑增加模型的复杂度
14.
在构建机器学习模型时,在以下哪种情况()模型对应的泛化能力最好。 选项: A、在训练数据上的错误率下降,在测试数据集上的错误率开始上升时。 B、在训练数据与训练数据上的错误率同时下降时。 C、在训练数据与训练数据上的错误率同时上升时。 D、在训练数据上的错误率上升,在测试数据集上的错误率开始下降时。
15.
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
16.
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
17.
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
18.
什么是模型的过拟合?() 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
19.
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
20.
下面有关模型拟合的说法,正确的是 选项: A:模型在训练集上的表现好,在测试集上表现也好 B:模型在训练集上的表现不好,在测试集上表现也不好 C:模型在训练集上的表现好,在测试集上表现不好 D:模型在训练集上的表现不好,在测试集上表现好
21.
题目:在机器学习中,什么是过拟合和欠拟合? 选项: A: 过拟合是模型在训练数据上表现过好,但在测试数据上表现不佳;欠拟合是模型在训练数据上表现不佳 B: 过拟合是模型在训练数据上表现不佳,但在测试数据上表现过好;欠拟合是模型在训练数据上表现过好 C: 过拟合和欠拟合都是模型在训练数据上表现不佳 D: 过拟合和欠拟合都是模型在测试数据上表现不佳
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