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- 1.训练得到一个模型后,该模型在训练集上的准确率达到98%,在测试集上的准确率为20%,则下列说法正确的是() 选项： A、该模型发生了欠拟合 B、要提升该模型在测试集上的准确率,可以收集更多训练数据样本 C、该模型发生了过拟合 D、要提升该模型在测试集上的准确率,可以尝试简化网络结构 E、该模型的泛化效果很差
- 2.如果一个经过训练的机器学习模型在测试集上达到 100% 的准确率，这意味着该模型将在另外一个新的测试集上也能得到 100% 的准确率。 选项： A:正确 B:错误
- 3.如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型（） 选项： A、过拟合 B、可能过拟合可能欠拟合 C、刚好拟合 D、欠拟合
- 4.什么是过拟合 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
- 5.如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型?copy 选项： A、可能过拟合可能欠拟合 B、欠拟合 C、刚好拟合 D、过拟合
- 6.如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型（）。（难度：） 选项： A:过拟合 B:可能过拟合可能欠拟合 C:刚好拟合 D:欠拟合
- 7.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
- 8.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
- 9.如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型?——[单选题]A、过拟合B、可能过拟合可能欠拟合C、刚好拟合D、欠拟合
- 10.(单选)24.如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型? 选项： A:过拟合 B:可能过拟合可能欠拟合 C:刚好拟合 D:欠拟合
- 11.如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型?A.过拟合;;B.可能过拟合可能欠拟合;;C.刚好拟合;;D.欠拟合
- 12.什么是过拟合？ 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
- 13.如果一个模型在训练数据集上的表现比在测试数据集上好很多，这意味着模型欠拟合于训练数据。
- 14.如果一个模型在测试集上偏差很小,方差很大,则说明该模型属于以下哪种?() 选项： A:欠拟合 B:过拟合 C:刚好拟合 D:可能激过拟合也可能欠拟合
- 15.你正在使用一个机器学习算法来预测一个二分类问题。你的模型在训练集上的准确率达到了95%,但在测试集上的准确率只有70%。你认为原因是什么?A、过拟合B、欠拟合C、数据泄露D、特征选择错误
- 16.44.如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型？ A.过拟合;;B.可能过拟合可能欠拟合;;C.刚好拟合;;D.欠拟合
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17.如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型? 选项： A:
过拟合
B:可能过拟合可能欠拟合
C:刚好拟合
D:欠拟合
- 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
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19..如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型? 选项： A:
过拟合
B:可能过拟合可能欠拟合
C:刚好拟合
D:欠拟合
- 20.什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。
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21.如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型属于以下哪种?() 选项： A:
欠拟合
B:过拟合
C:刚好拟合
D:可能过拟合也可能欠拟合
- 22.下面关于模型预测性能的评估以及交叉验证，说法正确的是（） 选项： A: 从训练集中得到的模型，用训练集的数据得到的预测准确率一般会比用测试集得到的预测准确率低 B: 需要把数据分成训练集和测试集，用测试集来评估从训练集学习得来的模型的预测性能，是因为从训练集学习得来的模型可能对于训练集的数据拟合得很好，但是对于训练集以外的数据没有太大的泛化能力 C: 课程中的交叉验证，把数据集分成了5份，其中4份作为训练集，剩下一份作为测试集，这种方法叫做留一交叉验证法 D: 在scikit-learn包里面使用交叉验证方法，可以使用代码：from sklearn import cross_validation
