在机器学习中,模型预测一般是指用模型验证已有标签的测试数据集并计算性能评价指标
A、正确
B、错误
发布时间：2024-10-21 09:51:00
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答案：B
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- 1.在机器学习中,模型预测一般是指用模型验证已有标签的测试数据集并计算性能评价指标
- 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.在机器学习中，（）是模型预测结果的评价标准之一。
- 4.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。（ ）
- 5.机器学习“训练”产生“模型”，“模型”指导“预测”。
- 6.机器学习在训练测试数据时，考虑到模型的目标是对新个体进行分类，不能使用测试数据训练模型，容易导致 现象。
- 7.在机器学习中，模型的性能通常用准确率、召回率、F1得分等指标来评估。
- 8.在训练数据中进行模式识别，以建立一个预测模型，这种机器学习应用是基于模型的学习。（ ）
- 9.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
- 10.在模型训练和验证过程中，验证损失在每次epoch结束时计算，并用于评估当前模型的性能。如果当前epoch的验证损失是迄今为止最小的，则保存模型参数。（ ）
