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- 1.哪个选项正确描述了过拟合和欠拟合的概念？（ ）选项： A:过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差，而欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都较差。 B:过拟合是指模型在训练数据上表现较差，而在测试数据上表现良好，而欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都较差。 C:过拟合是指模型在训练数据上表现过于复杂，导致在测试数据上表现较差，而欠拟合是指模型在训练数据上表现过于简单，导致在测试数据上表现较差。 D:过拟合是指模型在训练数据上表现过于复杂，导致在测试数据上表现良好，而欠拟合是指模型在训练数据上表现过于简单，导致在测试数据上表现良好。
- 2.什么是过拟合?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
- 3.什么是欠拟合? 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
- 4.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
- 5.【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
- 6.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
- 7.在深度学习中，什么是过拟合？ 选项：A、一种数据科学方法，用于处理数据过多的情况B、一种训练模型时出现的现象，导致模型在训练集上表现良好但在测试集上表现较差C、一种训练模型时出现的现象，导致模型在训练集上表现良好在测试集上表现极其优秀D、一种训练模型时出现的现象，训练得到的模型在训练集和测试集上都表现不好的现象
- 8.欠拟合是指机器学习模型在训练数据和新数据上都表现差。 选项：A、正确B、错误
- 9. 什么是欠拟合？ 选项： A: 模型过于简单，无法很好地拟合训练数据和测试数据。 B: 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。 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。
- 10.什么是过拟合 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
- 11.什么是模型的过拟合？（D） 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
- 12.什么是模型的过拟合？（） 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
- 13.在深度学习中，什么是欠拟合（Underfitting）？ 选项： A:模型在训练集上表现很好，在测试集上表现不佳 B:模型过于复杂，过度拟合训练数据 C:模型过于简单，无法捕捉数据的复杂关系 D:模型的训练误差很小
- 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.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"
- 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.过拟合指的是模型在训练集上表现不佳，但在测试集上表现良好。
- 18.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
