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- 1.下列说法错误的是？ 选项： A:一个机器学习模型的训练错误率越低就表示越好 B:模型越复杂，训练错误越低 C:模型越复杂，测试错误越低 D:一个精度高的机器学习模型通常是一个好的分类器
- 2.下列哪种说法是正确的？（ ） 选项： A:一个精度(Precision)高的机器学习模型通常是一个好的分类器 B:模型越复杂，测试错误越低 C:模型越复杂，训练错误越低 D:A和C
- 3.下列哪些说法是正确的？( CD ) 选项： A:一个训练正确率高的机器学习分类模型通常是一个好的分类模型 B:模型越复杂，通常测试错误越低 C:模型越复杂，通常训练错误越低 D:模型训练错误低，测试错误高，则可能训练时出现了过拟合
- 4.下列说法中：①一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的；②如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低；③如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低。正确的是（)。) 选项： A:① B:② C:③ D:①③
- 5.机器学习模型越复杂越好。 选项： A:正确 B:错误
- 6.以下说法正确的是 :（ ）选项： A:一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的 B:如果增加模型复杂度， 那么模型的测试错误率总是会降低 C:如果增加模型复杂度， 那么模型的训练错误率总是会降低 D:我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习
- 7.以下说法正确的是：（1.0） ( ) 选项： A:一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的 B:如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低 C:如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低 D:我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习
- 8.10.以下说法中，正确的是( )。 A: 一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的 B: 如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低 C: 如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低 D: 我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项。然后再用监督学习分别行学习
- 9.以下说法正确的是 : 单选题] 选项： A:A. 一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的 B:B. 如果增加模型复杂度， 那么模型的测试错误率总是会降低 C:C. 如果增加模型复杂度， 那么模型的训练错误率总是会降低 D:D. 我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习
- 10.以下说法正确的是:（）。 1.一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的 2.如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低 3.如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低（单选题） 选项： A:1 B:2 C:3 D:1 and 3 E:nan
- 11.以下说法正确的是 : 单选题题] 选项： A:A. 一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的 B:B. 如果增加模型复杂度， 那么模型的测试错误率总是会降低 C:C. 如果增加模型复杂度， 那么模型的训练错误率总是会降低 D:D. 我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习
- 12.机器学习的原理，说法正确的是 （ ）选项： A:机器学习只需要输入训练模型就可以输出理想的结果 B:机器学习的模型训练需要使用到相关的特征值 C:机器学习的验证模型不需要反复循环验证 D:机器学习的测试数据集必须与训练集来源相同
- 13.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
- 14.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
- 15.训练数据和测试数据的主要区别在于它们的用途。训练数据用于什么（ ）。 选项： A:评估模型性能 B:建立和训练机器学习模型 C:模型性能验证 D:生成新的测试数据
- 16.训练数据和测试数据的主要区别在于它们的用途。训练数据用于什么（ ）。选项： A:评估模型性能 B:建立和训练机器学习模型 C:模型性能验证 D:生成新的测试数据
- 17.在机器学习中，模型的泛化能力是指 选项： A、模型的训练速度 B、模型在训练集上的性能 C、模型在未知数据上的性能 D、模型的复杂度
- 18.【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
- 19.下列关于机器学习的基本概念表述正确的是A．机器学习模型是建立在输入数据和模型输出之间的映射关系B．训练集是用来训练模型的数据集C．测试集是用来确定模型超参数的数据集D．验证集是用来测试模型真实泛化能力的数据集
- 20.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。
- 21.下列哪些方法可以用来避免机器学习模型的过拟合？（多选） 选项： A:正则化 B: 减少模型复杂度 C: 增加训练数据量 D:增加模型训练轮数
