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根据第一章多学内容,在导入训练数据集之前,对训练数据集进行____可以改善模型的训练效果。
发布时间:
2024-06-04 18:35:28
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1.
5.根据本章所所学内容,在导入训练数据集之前,对训练数据集进行
可以改善模型的训练效果。
2.
进行模型训练之前,需要先把标注好的数据进行分类。训练有监督学习模型时会将数据集划分为(任务7)(任务1) 选项:A、训练集B、验证集C、测试集D、开发集E、备份集
3.
使用训练数据集启动对模型的训练,即根据训练数据集寻找模型( ),最终得到训练好的模型。 选项: A、对象 B、调优 C、算法 D、参数
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.
在使用分析师工作台“数据建模”组件进行可视化建模时,数据切分的目标是为了将数据集拆分为训练数据集和测试数据集,其中训练数据集用于模型训练,测试数据集用于验证模型效果。 选项: A:正确 B:错误
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.
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
8.
以下对模型微调描述错误的是( )。 选项: A、模型微调可以提升训练效率 B、模型微调占用更大的计算资源 C、将新数据加入预训练过的模型进行训练 D、数据集与预训练模型的数据集相似,但数据量小的时候,可以选择模型微调
9.
预训练模型是指()。 选项: A:先训练一个模型作为基准 B:在正式训练之前,做一次试验训练 C:已经在大数据集上训练好的一个模型 D:预先根据任务特点,对模型结构进行调整
10.
在进行模型训练之前,不需要对Iris数据集进行任何处理。选项: A:对 B:错
11.
在进行模型训练之前,不需要对Iris数据集进行任何处理。 选项: A:对 B:错
12.
测试集是训练机器学习算法的数据集训练集是用来评估经训练后的模型性能的数据集验证集是用来微调模型超参数的数据集。
13.
数据分为训练集和测试集。测试集用于训练模型,训练集用于验证模型的好坏。 选项:A、正确B、错误
14.
我们通常将数据集划分为训练集,验证集和测试集进行模型的训练,参数的验证需要在__上进行,参数确定后__重新训练模型。 选项: A、训练集 需要 B、训练集 不需要 C、验证集 需要 D、验证集 不需要
15.
在模型训练的时候为什么要将数据集拆分成训练集和测试集?( )选项: A:数据集太多.训练模型用不了这么多数据 B:需要划分测试集数据用来调参 C:测试集与训练集数据不能有重复.防止过拟合
16.
一般地,不会把给定的整个数据集都用来训练模型,而是将其分成训练集和测试集两部分,使用训练集对模型进行训练或学习,然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现
17.
训练数据,是指被用于训练机器学习模型的标注或者()。 选项:A、数据更新集B、学习模型集C、合称数据集D、基准数据集
18.
一般地,不会把给定的整个数据集都用来训练模型,而是将其分成训练集和测试集两部分,使用训练集对模型进行训练或学习,然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现。选项: A:对 B:错
19.
我们通常将数据集划分为训练集,验证集和测试集进行模型的训练,参数的验证需要在__上进行,参数确定后__重新训练模型。 (单选题) 选项: A、训练集 需要 B、训练集 不需要 C、验证集 需要 D、验证集 不需要
20.
一般地,不会把给定的整个数据集都用来训练模型,而是将其分成训练集和测试集两部分,使用训练集对模型进行训练或学习,然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现。 选项: A、正确 B、错误
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