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- 1.在机器学习模型中,训练数据和测试数据的主要区别是什么? 选项： A、训练数据用于模型训练,测试数据用于评估模型性能 B、训练数据用于模型训练,测试数据用于预测未知数据 C、训练数据用于模型训练和评估,测试数据用于预测未知数据 D、以上说法都不正确
- 2.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。
- 3.在训练深度学习模型时,什么是过拟合? 选项： A: 模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现差 B: 模型在训练数据和测试数据上表现都差 C: 模型在训练数据和测试数据上表现都良好 D: 模型无法收
- 4.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
- 5.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
- 6.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
- 7.在机器学习中，交叉验证是用来做什么的？ 选项： A:评估模型性能 B:训练模型 C:数据清洗 D:特征选择
- 8.在机器学习中，将数据集划分为训练集、验证集和测试集的主要目的是？ 选项： A、提高模型性能 B、评估模型泛化能力 C、选择最佳模型参数 D、加快训练速度
- 9.什么是过拟合?A、模型无法适应新的数据B、模型过于简单,无法拟合训练数据C、模型在训练数据上表现良好,在测试数据上表现差D、模型过于复杂,过度拟合训练数据
- 10.以下关于训练数据和测试数据的说法中正确的有： 选项： A、训练误差过高的现象叫做欠拟合。 B、训练数据集一般用于验证模型的泛化能力。 C、测试数据集一般用于验证模型的泛化能力。 D、测试误差过高的现象叫做过拟合。
- 11.在机器学习中，什么是过拟合和欠拟合的共同点？ 选项： A:模型在训练数据上表现不佳 B:模型在测试数据上表现不佳 C:模型复杂度与数据不匹配 D:模型需要更多数据进行训练
- 12.什么是过拟合? 选项： A:模型无法适应新的数据 B:模型过于简单,无法拟合训练数据 C:模型在训练数据上表现良好,在测试数据上表现差 D:模型过于复杂,过度拟合训练数据
- 13. 什么是过拟合？ 选项： A: 模型过度拟合训练数据，导致在测试数据上表现不佳的现象。 B: 模型过于简单，无法很好地拟合训练数据和测试数据。 C: 学习算法对未见过的样本的适应能力。 D: 所有可能的模型组成的空间，用于描述模型的表达能力。
- 14.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
- 15.复制题目 以下关于训练数据和测试数据的说法中正确的有： 选项： A、测试数据集一般用于验证模型的泛化能力。 B、训练数据集一般用于验证模型的泛化能力。 C、测试误差过高的现象叫做过拟合。 D、训练误差过高的现象叫做欠拟合。
