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如果一个训练好的模型在测试集上的准确率为100%, 这意味着在一个新的数据集上也会有同样好的表现。( )
A、对
B、错
发布时间:
2025-03-12 11:39:05
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安全工程师
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(
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答案:
错
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1.
如果一个训练好的模型在测试集上的准确率为100%, 这意味着在一个新的数据集上也会有同样好的表现。( )
2.
如果一个经过训练的机器学习模型在测试集上达到 100% 的准确率,这就意味着该模型将在另外一个新的测试集上也能得到 100% 的准确率。( )
3.
如果一个经过训练的机器学习模型在测试集上达到 100% 的准确率,这就意味着该模型将在另外一个新的测试集上也能得到 100% 的准确率。( )
4.
如果一个模型在训练集上正确率为99%,测试集上正确率为60%,则下面哪种处理方法是错误的?( )
5.
若训练时使用了数据集的全部特征,模型在训练集上的准确率为100%,验证集上准确率为70%。出现的问题是?A.1. 欠拟合B.2. 过拟合C.3. 模型很完美
6.
如果训练集的准确率高,那么测试集的准确率也一定高。
7.
如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率,但在测试集上仅能达到70%左右,这说明
8.
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。
9.
在训练数据集上模型执行得很好,说明是个好模型( )
10.
训练误差表示的是模型在测试集上的误差。 ( )
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