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过拟合发生时,在验证集上的效果非常好,但在训练集上的效果不佳。
非常好
拟合
集上
发布时间:
2024-06-05 15:46:14
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1.
对于过拟合模型,在训练集和测试集上的效果分别是() 选项:A、在训练集上效果差,测试集上效果好B、在训练集上效果差,测试集上效果差C、在训练集上效果好,测试集上效果好D、在训练集上效果好,测试集上效果差
2.
过拟合在训练集上效果好,在测试集上效果差( )选项: A:对 B:错
3.
过拟合是指( )A、在训练集表现非常好,但在测试集上表现很差B、在训练集表现非常好,但在测试集上表现也非常好C、在训练集表现非常差,但在测试集上表现也差D、在训练集表现非常差,但在测试集上表现非常好
4.
过拟合是指( )。选项: A:在训练集表现非常好,但在测试集上表现很差; B:在训练集表现非常好,但在测试集上表现也非常好; C:在训练集表现非常差,但在测试集上表现也差; D:在训练集表现非常差,但在测试集上表现非常好
5.
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。
6.
在训练集上表现很好,但在测试集上却表现的很差的事 选项:A、过拟合B、欠拟合
7.
欠拟合是指( )。 选项: A、在训练集表现非常好,但在测试集上表现很差 B、在训练集表现非常好,但在测试集上表现也非常好 C、在训练集表现非常差,但在测试集上表现也差 D、在训练集表现非常差,但在测试集上表现非常好
8.
什么是过拟合和欠拟合,以及如何解决? 欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况。这通常发生在训练模型的数据较少且不正确的情况下。 为了防止过拟合和欠拟合,您可以重新采样数据来估计模型的准确性(k-fold交叉验证),并通过一个验证数据集来评估模型。
9.
什么是过拟合? 选项: A:模型在训练集和测试集上表现都差 B:欠拟合的一种情况 C:模型在训练集上表现良好,但在测试集上表现差 D:模型在训练集和测试集上表现都好
10.
训练得到一个模型后,该模型在训练集上的准确率达到98%,在测试集上的准确率为20%,则下列说法正确的是() 选项: A、该模型发生了欠拟合 B、要提升该模型在测试集上的准确率,可以收集更多训练数据样本 C、该模型发生了过拟合 D、要提升该模型在测试集上的准确率,可以尝试简化网络结构 E、该模型的泛化效果很差
11.
训练得到一个模型后,该模型在训练集上的准确率达到98%,在测试集上的准确率为20%,则下列说法正确的是() 选项: A、该模型发生了欠拟合 B、要提升该模型在测试集上的准确率,可以收集更多训练数据样本 C、该模型发生了过拟合 D、要提升该模型在测试集上的准确率,可以尝试简化网络结构 E、该模型的泛化效果很差
12.
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
13.
早停是一种策略,当模型在验证集上的性能开始下降时,停止训练以防止过拟合。( )选项: A:对 B:错
14.
当模型在训练集上的表现特别好时,要注意防止发生过拟合。
15.
题目:在机器学习中,什么是过拟合和欠拟合? 选项: A: 过拟合是模型在训练数据上表现过好,但在测试数据上表现不佳;欠拟合是模型在训练数据上表现不佳 B: 过拟合是模型在训练数据上表现不佳,但在测试数据上表现过好;欠拟合是模型在训练数据上表现过好 C: 过拟合和欠拟合都是模型在训练数据上表现不佳 D: 过拟合和欠拟合都是模型在测试数据上表现不佳
16.
在机器学习中,如果数据较少,同时采用的模型较复杂,得到的模型在给定的训练集上误差非常小,接近于0,但是在训练集之外的数据上预测效果很差,这种现象称为( )。 选项: A:欠拟合(under-fitting); B:过拟合(over-fitting); C:损失函数(loss function); D:经验风险(empirical risk)
17.
如果模型在训练集上拟合很好,但在测试集表现很差,这种现象名称是什么,出现这种情况如何解决。
18.
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
19.
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
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