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构建机器学习模型时,只需要考虑预测的准确率。
选项:
A:对
B:错
准确率
机器
模型
发布时间:
2024-05-17 14:34:53
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相关试题
1.
利用机器学习进行预测的准确率可以达到100%。( )选项: A:对 B:错
2.
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。( )选项: A:对 B:错
3.
深度学习属于特定的一种机器学习模型,以构建人工神经网络为基础。( )选项: A:对 B:错
4.
在使用模型对数据进行分析或预测时,不需要评估模型的准确率( )选项: A:对 B:错
5.
机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。选项: A:错 B:对
6.
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。( )选项: A:对 B:错
7.
当今机器学习模型是基于因果关联的模型。( )选项: A:对 B:错
8.
当今机器学习模型是基于因果关联的模型。( ) 选项: A、对 B、错
9.
“垃圾邮件”数据集训练模型来识别垃圾邮件。用训练好的模型对测试集进行预测。调用sklearn中的accuracy_score函数计算预测的准确率:单次测试的准确率为88.27%。 选项: A、朴素贝叶斯分类器使用大量的训练数据可以显著提高预测准确率 B、依次使用了训练集比例70%, 60%, …, 10%来训练模型并测试模型性能。发现随着训练集的减小和测试集增大,模型性能仅有极微小的改变。这说明? C、朴素贝叶斯分类器只需要使用很少的训练数据 D、对于该分类问题,朴素贝叶斯分类器预测准确率不是很高 E、对于该分类问题,朴素贝叶斯分类器预测准确率很高
10.
中国大学MOOC: 深度学习是机器学习的一个子问题,其主要目的是从数据中自动学习有效的特征表示。更准确地说,在实际过程中为了学习一个好的表示,需要构建具有一定“深度”的模型,并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示,从而最终提升预测模型的准确率。
11.
()建立一个学习过程,输入数据被称为“训练数据”,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。 选项: A、监督式学习 B、监督式学习 C、半监督式学习 D、强化学习
12.
机器学习的原理,说法正确的是 ( )选项: A:机器学习只需要输入训练模型就可以输出理想的结果 B:机器学习的模型训练需要使用到相关的特征值 C:机器学习的验证模型不需要反复循环验证 D:机器学习的测试数据集必须与训练集来源相同
13.
集成方法是通过建立一组独立的机器学习模型,组合____的预测对类标签进行预测的方法。
14.
机器学习流程包括 选项: A、数据预处理 B、模型训练 C、模型评估 D、新样本预测
15.
以下哪个不是机器学习的模型评估方法? 选项: A: 准确率 B: 精度 C: 召回率 D: F1分数
16.
机器学习是通过算法模型构建,使得机器具备人类学习和认知能力 选项: A:正确 B:错误
17.
机器学习中,模型需要输入什么来训练自身,预测未知?
18.
机器学习中的监督式学习的工作机制是用未知正确答案的数据来训练模型进行机器学习( )。选项: A:对 B:错
19.
集成学习是一种通过结合多个学习模型来提高预测准确性和稳定性的机器学习方法。哪个最能描述集成学习的基本思想?( ) 选项: A:选择最优模型进行预测 B:通过对多个模型进行平均或投票来组合预测结果 C:使用单一模型进行预测,但可以加入先验知识来提高准确性 D:使用多个不同的模型进行预测,并选择最优模型进行后续处理
20.
以下关于机器学习说法正确的是? 选项: A、机器学习三要素是指经验、模型和算法; B、机器学习的特点是随经验的增加,效果会变好; C、机器学习是指先用以往数据训练模型;再用模型预测新数据的结果; D、在机器学习中,分为有监督学习,无监督学习以及强化学习。
21.
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。
22.
集成学习是一种通过结合多个学习模型来提高预测准确性和稳定性的机器学习方法。哪个最能描述集成学习的基本思想?( )选项: A:选择最优模型进行预测 B:通过对多个模型进行平均或投票来组合预测结果 C:使用单一模型进行预测,但可以加入先验知识来提高准确性 D:使用多个不同的模型进行预测,并选择最优模型进行后续处理
23.
以下关于机器学习说法正确的是? 选项: A、机器学习三要素是指经验、模型和算法; B、机器学习的特点是随经验的增加,效果会变好; C、机器学习是指先用以往数据训练模型;再用模型预测新数据的结果; D、在机器学习中,分为有监督学习,无监督学习以及强化学习。
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