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【判断题】泛化是指模型对异常数据的预测能力,可通过测试误差来评估。( )
A:对
B:错
误差
可通过
泛化
发布时间:
2024-06-12 16:43:21
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相关试题
1.
将数据集拆分后得到的训练集、验证集和测试集,其中测试集的作用是?( ) 选项:A、用于训练模型B、用于调整模型的参数和对模型能力进行初步评估C、用来评估模最终模型的泛化能力D、以上都不是
2.
复制题目 以下关于训练数据和测试数据的说法中正确的有: 选项: A、测试数据集一般用于验证模型的泛化能力。 B、训练数据集一般用于验证模型的泛化能力。 C、测试误差过高的现象叫做过拟合。 D、训练误差过高的现象叫做欠拟合。
3.
模型的泛化能力是指学习算法(模型)对()样本的适应能力。 A: 训练集 B: 测试集 C: 验证集 D: 未知样本
4.
将数据集拆分后得到的训练集、验证集和测试集,其中测试集的作用是( )。 选项:A、用于训练模型 B、用于调整模型的参数和对模型能力进行初步评估 C、用来评估模最终模型的泛化能力 D、其他三项都不是
5.
模型的泛化能力是指学习算法(模型)对()样本的适应能力。 选项: A、训练集 B、测试集 C、验证集 D、未知样本
6.
为了检验模型的性能指标,需要在训练集上对其进行测试,以此来近似模型的泛化能力
7.
模型的泛化能力是指()A.模型适应训练数据的能力B.模型适应带类标数据的能力C.模型适应不可见数据的能力D.模型适应无类标数据的能力
8.
如果模型对具有同一规律、但从末见过的数据也能出正确的输出,则表示该模型有较好的泛化能力。评估模型的泛化能力需要一份测试数据集,我们不能采用以下哪种方式来构建测试数据? 选项: A:A.从已使用的训练数据集中取出一部分数据来作为测试数据集 B:B.在开始训练AI模型之前,就提前划分好训练集和测] 试集, 这里的测试集用作评估模型的测试数据集 C:C. 额外采集一批贴近应用场景的数据集作为测试数据集 D:D.AI 应用上线后, 在合法合规的前提下, 通过业务后台搜集真实的应厍场景数据作为测试数据集
9.
交叉验证是一种评估模型性能的方法,通过将数据集划分为k个部分并重复训练模型来评估模型的泛化能力。 选项: A:正确 B:错误
10.
关于模型误差,下列哪种说法是错误的()。A.通常将模型的预测输出与真实输出之间的差异称为误差B.训练集上的误差称为经验误差或训练误差C.新样本上的误差称为泛化误差D.模型的泛化误差越小,表示模型出现过拟合的可能性越大
11.
预测数据如果是连续的,则这种预测模型属于回归模型。A.错B.对
12.
引入正则化将提高模型的泛化能力。( )选项: A:对 B:错
13.
下列关于超参数和数据集,说法错误的是______。 选项: A:测试集用来评估模型的泛化能力; B:隐含层的层数和误差值都不是超参数; C:训练集用来确定模型参数; D:验证集用来确定网络的超参数
14.
模型的泛化能力是指() 选项: A、模型适应训练数据的能力 B、模型适应带类标数据的能力 C、模型适应不可见数据的能力 D、模型适应无类标数据的能力
15.
过拟合不会影响分类模型的泛化能力选项: A:错 B:对
16.
()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。 选项:A:()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。
17.
分类模型的误差包括( )。A.聚集误差B.泛化误差C.数值误差D.集成误差
18.
【判断题】GM(1,1)模型属于因果预测模型。( ) A.错 B.对
19.
【判断题】SI模型不宜用于长期预测。( ) A.对 B.错
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