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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。
模型
拟合
集上
发布时间:
2024-06-05 15:46:14
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1.
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
2.
对于过拟合模型,在训练集和测试集上的效果分别是() 选项:A、在训练集上效果差,测试集上效果好B、在训练集上效果差,测试集上效果差C、在训练集上效果好,测试集上效果好D、在训练集上效果好,测试集上效果差
3.
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
4.
(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
5.
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
6.
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
7.
在深度学习中,什么是过拟合? 选项:A、一种数据科学方法,用于处理数据过多的情况B、一种训练模型时出现的现象,导致模型在训练集上表现良好但在测试集上表现较差C、一种训练模型时出现的现象,导致模型在训练集上表现良好在测试集上表现极其优秀D、一种训练模型时出现的现象,训练得到的模型在训练集和测试集上都表现不好的现象
8.
(单选题)过拟合是指______。 选项: A: 在训练集上有非常好的表现,但在测试集上表现不佳。 B: 在训练集上有非常好的表现,在测试集上也有很好的表现。 C: 在训练集上表现不佳,但在测试集上表现很好。 D: 在训练集和测试集上表现都不好。
9.
过拟合是指( )A、在训练集表现非常好,但在测试集上表现很差B、在训练集表现非常好,但在测试集上表现也非常好C、在训练集表现非常差,但在测试集上表现也差D、在训练集表现非常差,但在测试集上表现非常好
10.
过拟合发生时,在验证集上的效果非常好,但在训练集上的效果不佳。
11.
过拟合是指( )。选项: A:在训练集表现非常好,但在测试集上表现很差; B:在训练集表现非常好,但在测试集上表现也非常好; C:在训练集表现非常差,但在测试集上表现也差; D:在训练集表现非常差,但在测试集上表现非常好
12.
欠拟合是指( )。 选项: A、在训练集表现非常好,但在测试集上表现很差 B、在训练集表现非常好,但在测试集上表现也非常好 C、在训练集表现非常差,但在测试集上表现也差 D、在训练集表现非常差,但在测试集上表现非常好
13.
过拟合是指( )。 选项: A、在训练集表现非常好,但在测试集上表现很差 B、在训练集表现非常好,但在测试集上表现也非常好 C、在训练集表现非常差,但在测试集上表现也差 D、在训练集表现非常差,但在测试集上表现非常好
14.
欠拟合是指( )。选项: A:在训练集表现非常好,但在测试集上表现很差; B:在训练集表现非常好,但在测试集上表现也非常好; C:在训练集表现非常差,但在测试集上表现也差; D:在训练集表现非常差,但在测试集上表现非常好
15.
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
16.
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
17.
过拟合指的是( )选项: A:模型在训练集上表现的很好,但是在交叉验证集合测试集上表现一般; B:模型拟合程度不高; C:数据距离拟合曲线较远; D:模型没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据
18.
(0.5分)【判断题】训练集表现好,测试集表现差是过拟合。 选项: A:正确 B:错误
19.
欠拟合(Underfitting)是指模型复杂度低,模型在训练集上就表现很差,没法学习到数据背后的规律。( ) 选项: A:对 B:错
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