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模型拟合是利用测试数据集对模型的普通参数进行拟合。( )
A、对
B、错
发布时间:
2025-01-07 19:21:46
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(
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答案:
错
相关试题
1.
模型拟合是利用测试数据集对模型的普通参数进行拟合。( )
2.
若在训练过程中产生了过拟合,则需要继续对模型进行训练。
3.
以下哪些是可能导致模型过拟合的原因()
4.
模型拟合分析可以通过与实际数据的对比来评估模型的准确性和可靠性。
5.
在AMOS中,模型的拟合优度指标不包括
6.
40单选题]下列统计量中,可以测度回归模型对样本数据拟合程度的是()。
7.
在验证性因子分析中,要是基于( )来测量模型的拟合效果。
8.
加入正则化项控制模型的复杂度无法有效地避免过拟合。
9.
多项式拟合的次数越高,拟合效果越好。
10.
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
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