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- 1.预测分析将原始数据分为训练数据集和测试数据集其中训练数据集的作用在于（）A.用于对模型的效果进行无偏的评估B.用于比较不同模型的预测准确度C.用于构造预测模型D.用于选择模型
- 2.在使用分析师工作台“数据建模”组件进行可视化建模时，数据切分的目标是为了将数据集拆分为训练数据集和测试数据集，其中训练数据集用于模型训练，测试数据集用于验证模型效果。 选项： A:正确 B:错误
- 3.预测分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集等，其中训练数据集的作用在于()
- 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.将数据集拆分后得到的训练集、验证集和测试集，其中测试集的作用是？（ ） 选项：A、用于训练模型B、用于调整模型的参数和对模型能力进行初步评估C、用来评估模最终模型的泛化能力D、以上都不是
- 6.数据分为训练集和测试集。测试集用于训练模型，训练集用于验证模型的好坏。 选项：A、正确B、错误
- 7.数据集一般划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于建模、验证集用于模型验证与矫正、测试集用于模型的最终评估。（ ） 选项：A、对 B、错
- 8.在进行自然语言处理的过程的机器学习中，通常将数据集划分为（ ）数据集和（ ）数据集。训练数据集用于训练数据，生成机器学习模型。测试数据用于验证生成的机器学习模型。
- 9.构造分类模型的过程一般分为训练和测试两个结算。在构造模型之前，将数据集随机地分为训练数据骥和测试数据集。先使用训练数据集来构造分类模型，然后使用测试数据集来评估模型的分类准确率。
- 10.数据集一般划分为训练集、验证集和测试集三部分，训练集用于建模，验证集（开发集）用于模型验证与矫正，测试集用于模型的最终评估。选项： A:正确; B:错误
- 11.对训练好的模型使用（ ）对模型进行评估测试，验证模型是否达到业务需求。 选项：A、测试数据集B、验证数据集C、训练数据集D、结果数据集
- 12.在机器学习中，测试数据集的主要作用是（）。 选项： A:训练模型 B:验证模型性能 C:调整模型参数 D:预测新数据
- 13.训练数据，是指被用于训练机器学习模型的标注或者（）。 选项：A、数据更新集B、学习模型集C、合称数据集D、基准数据集
- 14.机器学习是从数据中自动寻找规律，但是我们需要把整个数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练，测试集用于评估模型泛化能力 选项：A、正确B、错误
- 15.(单选)以下哪个数据集用于评估模型的性能? 选项： A:训练集 B:验证集 C:测试集 D:数据全集
- 16.一般情况下，可以将数据集分为训练集、验证集和测试集， 其中主要用于评估模型的泛化能力的是()。 选项：A、 训练集B、 验证集C、 测试集D、 以上都不是
- 17.关于回归建模中数据集的分类，以下说法错误的是（ ）选项： A:训练集用于参数估计; B:测试集用于验证拟合效果; C:验证集用于选择超参数; D:仿真集用于模型动态拟合
- 18.为了评估模型,一般将数据集划分成哪几部分A．训练集B．预测集C．测试集D．评估集
- 19.决策树分类的主要包括（ ） 选项： A、对数据源进行OLAP, 得到训练集和测试集； B、对训练集进行训练； C、对初始决策树进行树剪枝； D、由所得到的决策树提取分类规则； E、使用测试数据集进行预测，评估决策树模型；
- 20.下列关于灰色预测模型优缺点说法正确的是( )。 选项： A、灰色预测模型预测精度高,模型可检验 B、灰色预测模型对大数据集有很好的预测效果 C、灰色预测模型参数估计方法简单 D、灰色预测模型对原始数据序列的光滑度要求很高
