交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法，它将数据集分为训练集和测试集。（ ）
A、对
B、错
发布时间：2025-05-29 23:10:47
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：对
相关试题
- 1.交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法，它将数据集分为训练集和测试集。（ ）
- 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。
- 3.一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
- 4.简述模型训练中训练集、测试集、验证集的含义。
- 5.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
- 6.在模型训练的时候为什么要将数据集拆分成训练集和测试集？（ ）
- 7.一种典型的机器学习方法的设计分类器的过程包括：所使用的数据集被划分为训练集和测试集，在训练集上训练分类器，然后在测试集上评价分类器的性能。
- 8.一般地，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。
- 9.机器学习（深度学习）系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到系统的参数取值的是
- 10.在神经网络开始训练之前，需要将数据集划分为训练集和测试集两类。（ ）
