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训练集和测试集的预测值和实测值之间的相关性,其均均匀的分布在对角线附近,说明该模型具有较好的预测能力。
A、对
B、错
发布时间:
2025-05-08 18:30:25
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医学继续教育
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(
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答案:
对
相关试题
1.
训练集和测试集的预测值和实测值之间的相关性,其均均匀的分布在对角线附近,说明该模型具有较好的预测能力。
2.
通过建立的PLS模型预测测试集的预测值,同时探讨测试集的预测值和真实值的差距和相关性,在这个基础上设计化合物,可以使研究更为完整。
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.
预测分析将原始数据分为训练数据集和测试数据集其中训练数据集的作用在于()A.用于对模型的效果进行无偏的评估B.用于比较不同模型的预测准确度C.用于构造预测模型D.用于选择模型
5.
预测分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集等,其中训练数据集的作用在于()
6.
该模型通过对多元线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等单一模型的预测结果进行加权融合,权重依据各模型在训练集和测试集上的表现(MSE)动态分配。
7.
预测分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集等,A、用于对模型的效果进行无偏的评估B、用于比较不同模型的预测准确度C、用于构造预测模型D、用于选择模型
8.
深度学习模型训练时,损失函数的作用是衡量模型预测值与真实值之间的差异。( )
9.
;数据集划分:将数据分为训练集和测试集;特征选择:选择对预测目标有影响的特征。具体如图16所示。
10.
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。
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