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机器学习在训练测试数据时,考虑到模型的目标是对新个体进行分类,不能使用测试数据训练模型,容易导致 现象。
使用
考虑到
测试数据
发布时间:
2024-06-03 16:22:56
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相关试题
1.
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:模型无法收敛
2.
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
3.
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。
4.
机器学习流水线pipeline,在训练数据集中调用__________方法训练模型,在测试数据集上调用________方法评估
5.
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。
6.
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。
7.
关于测试数据的说法正确的是() 选项: A:测试数据和训练数据是相关的,因此才可以用来验证模型是否有效 B:测试数据参与模型训练和模型检验 C:测试数据与原始数据的数据量相当 D:测试数据不参与模型训练"
8.
监督学习的过程包含的四个步骤是:( )。 选项: A:数据集的创建和分类 B:用创建好的训练数据集训练模型,求解参数 C:用测试数据集对训练好的模型进行测试 D:将训练后生成的模型投入使用
9.
监督学习的过程包含的四个步骤是:( )。 选项: A:数据集的创建和分类 B:用创建好的训练数据集训练模型,求解参数 C:用测试数据集对训练好的模型进行测试 D:将训练后生成的模型投入使用
10.
【单选题】在机器学习中,什么是过拟合(Overfitting)?() 选项: A:模型不能很好地拟合训练数据 B:模型在训练数据上表现很好,但在测试数据上表现不佳 C:模型没有足够的复杂度 D:模型欠拟合了数据
11.
您如何理解过拟合与欠拟合?(单选)A、过拟合是模型在训练数据上表现太好,而在测试数据上表现较差;欠拟合是模型在训练数据上表现较差。B、过拟合是模型在测试数据上表现太好,而在训练数据上表现较差;欠拟合是模型在测试数据上表现较差。C、过拟合是模型过于复杂,导致出现过度预测;欠拟合是模型过于简单,导致预测不足。
12.
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
13.
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。
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.
什么是欠拟合? 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
16.
模型对训练数据拟合好,测试数据拟合差的现象,叫做 选项: A:欠拟合; B:过拟合; C:测试拟合; D:训练拟合
17.
模型对训练数据拟合好,测试数据拟合差的现象,叫做 选项: A、欠拟合 B、过拟合 C、测试拟合 D、训练拟合
18.
在大语言模型的训练中,什么是过拟合? 选项: A:模型在训练数据上表现很好,但在测试数据上表现较差 B:模型训练速度过慢 C:模型太大,无法部署到实际环境中 D:模型无法处理新数据
19.
分类分析的目的是预测目标数据所属类别,以下说法正确的是 选项: A、在建立分类模型前,需要采集有标签数据集 B、 将数据集划分为训练数据集和测试数据集 C、 目的是为测试数据集预测所属类别 D、 训练数据集用于构建分类模型
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