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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。( )
A、对
B、错
发布时间:
2025-05-07 17:38:18
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(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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答案:
对
相关试题
1.
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。( )
2.
若训练时使用了数据集的全部特征,模型在训练集上的准确率为100%,验证集上准确率为70%。出现的问题是?A.1. 欠拟合B.2. 过拟合C.3. 模型很完美
3.
过拟合是指模型在( )数据上表现很好,但在( )数据上表现较差的现象。
4.
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。( )
5.
在训练数据集上模型执行得很好,说明是个好模型( )
6.
在模型训练中,哪个步骤通常是在训练数据集上进行的 ( )。
7.
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。
8.
在机器学习中,以下哪个概念指的是模型在训练数据上的表现很好,但在未知数据上表现不佳?( )
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.
一般地,不会把给定的整个数据集都用来训练模型,而是将其分成训练集和测试集两部分,使用训练集对模型进行训练或学习,然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现。
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