【填空题】当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为()
【填空题】当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为()
发布时间：2025-05-09 11:10:09
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答案：过拟合
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- 1.【填空题】当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为()
- 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.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
- 4.每隔一个epoch就会进行一次验证操作，对于训练数据加载器以及验证数据加载器，
- 5.过拟合是指模型在训练样本拟合过度，表现极好,而在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。（ ）
- 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。（ ）
- 8.一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
- 9.以下哪种学习是“针对训练数据集，比较预测结果与实际结行，不断优化调整模型”？( )
- 10.对于深度学习的卷积神经网络模型（CNN）来说，其面临的最大问题是模型训练，即用什么数据、什么方法来训练神经网络。
