交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法，它将数据集分为训练集和测试集。（ ）
A、对
B、错
发布时间：2025-05-29 23:10:47
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答案：对
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- 1.交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法，它将数据集分为训练集和测试集。（ ）
- 2.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。
- 3.一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
- 4.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
- 5.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？（ ）
- 6.一种典型的机器学习方法的设计分类器的过程包括：所使用的数据集被划分为训练集和测试集，在训练集上训练分类器，然后在测试集上评价分类器的性能。
- 7.一般地，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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- 10.A.测试样本集可以用来训练分类模型B.训练样本集可以用来训练分类模型C.训练样本集可以用来评估分类模型的性能D.测试样本集和训练样本集都可以用来评估分类模型的性能
