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相关试题
- 1.在评判一个模型的“好”与“坏”时，以下描述最准确的是： 选项： A: 经验误差越小越好 B: 泛化误差越小越好 C:经验误差越大越好 D:泛化误差越大越好
- 2.分类模型的误差包括（ ）。A.聚集误差B.泛化误差C.数值误差D.集成误差
- 3.如果模型学习的特征很少，容易造成训练误差很大，这种现象称为______。 选项： A、泛化 B、 鲁棒性 C、 欠拟合 D、 过拟合
- 4.在机器学习模型评估与选择过程中，哪个指标通常用于衡量模型的泛化能力？（ ）选项： A:训练误差 B:验证误差 C:测试误差 D:ABC都是
- 5.下列是关联来源的是：（）。A．混淆误差B．模型训练误差C．样本选择误差D．因果关联
- 6.以下关于训练数据和测试数据的说法中正确的有： 选项： A、训练误差过高的现象叫做欠拟合。 B、训练数据集一般用于验证模型的泛化能力。 C、测试数据集一般用于验证模型的泛化能力。 D、测试误差过高的现象叫做过拟合。
- 7.选择模型时只需要考虑模型的泛化误差,因此就算是训练误差非常大的模型也可能是效果最好的分类模型。( ) 选项： A:正确 B:错误
- 8.测定模型性能下列错误的是（ ） 选项： A、降低训练误差 B、缩小训练误差和测试误差的差距 C、调整模型容量 D、误差为0，为最优
- 9.分类器在训练集上的误差称为“训练误差”。( )选项： A:对 B:错
- 10.预测误差是现象的观察值与预测值之差。一般来说,预测误差越小模型拟合效果越好。 ()
- 11.在数值计算中因四舍五入产生的误差称为选项： A:模型误差 ; B:方法误差 ; C:观测误差; D:舍入误差
- 12.关于误差，下列说法正确的是（ ）。 选项： A、样本研究特征与总体研究特征之间的差异即为误差 B、样本的代表性越好，误差越小 C、依据误差来源，可分为系统误差与随机误差 D、样本的代表性越差，误差越大
- 13.回归任务最常用的性能度量是（）。 选项： A:训练误差 (training error) B:经验误差(empirical error) C:均方误差(mean squared error) D:泛化误差(generalization error)
- 14.误差产生的主要来源有：()。 选项：A.模型误差 B.观测误差 C.截断误差 D.舍入误差
- 15.随着模型复杂度的增加，模型的泛化误差会减小 选项： A:正确 B:错误
- 16.2. 关于误差，下列说法正确的是选项： A:样本研究特征与总体研究特征之间的差异即为误差; B:样本的代表性越好，误差越小; C:依据误差来源，可分为系统误差与随机误差; D:样本的代表性越差，误差越大
- 17.计算方法主要研究. 选项： A、观测误差和舍入误差 B、模型误差和截断误差 C、截断误差和舍入误差 D、模型误差和观测误差
- 18.（)是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。 选项：A:()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。
- 19.【多选题】下列关于抽样误差的说法正确的有()。 A. 样本量越大，抽样误差就越小 B. 样本量越大，抽样误差越大 C. 总体的变异性越大，抽样误差越小 D. 总体的变异性越大，抽样误差越大
- 20.下列关于超参数和数据集，说法错误的是__。A．训练集用来确定模型参数B．隐含层的层数和误差值都不是超参数C．验证集用来确定网络的超参数D．测试集用来评估模型的泛化能力
