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
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：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.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。（ ）
- 3.与总最小二乘TLS法进行模型拟合相比，RANSAC方法主要解决的问题是? 存在过拟合问题噪声点参与模型拟合没有合适模型描述存在欠拟合问题
- 4.关于回归建模中数据集的分类，以下说法错误的是（ ）? 仿真集用于模型动态拟合验证集用于选择超参数训练集用于参数估计测试集用于验证拟合效果
- 5.关于回归建模中数据集的分类，以下说法错误的是（ ）? 仿真集用于模型动态拟合验证集用于选择超参数训练集用于参数估计测试集用于验证拟合效果
- 6.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。
- 7.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
- 8.以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（）
- 9.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。
- 10.在线性回归模型中，用于衡量回归模型拟合优度的指标是（ ）
