在训练数据集上模型执行得很好,说明是个好模型( )
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发布时间：2025-05-21 14:42:09
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相关试题
- 1.在训练数据集上模型执行得很好,说明是个好模型( )
- 2.在模型训练中，哪个步骤通常是在训练数据集上进行的 （ ）。
- 3.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？（ ）
- 4.训练误差表示的是模型在测试集上的误差。 （ ）
- 5.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
- 6.欠拟合（Underfitting）是指模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。（ ）
- 7.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。
- 8.训练模型时，如果数据不够，可以将测试集也加入到训练数据中
- 9.方差（variance）是指模型预测结果的离散程度，方差可用于度量模型在不同数据集上的稳定性，即模型在不同数据集上的泛化能力。
- 10.根据本章所学内容，在导入训练数据集之前，对训练数据进行（）可以改善模型的训练效果。
