7. 数据分类分为两步：第一步的基本任务是建立一个模型并描述预定的数据类集；第二步的基本任务是评估模型的预测准确率，用准确率可以接受的模型对类标号未知的数据进行分类。
7. 数据分类分为两步：第一步的基本任务是建立一个模型并描述预定的数据类集；第二步的基本任务是评估模型的预测准确率，用准确率可以接受的模型对类标号未知的数据进行分类。
发布时间：2024-12-18 19:17:57
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- 1.7. 数据分类分为两步：第一步的基本任务是建立一个模型并描述预定的数据类集；第二步的基本任务是评估模型的预测准确率，用准确率可以接受的模型对类标号未知的数据进行分类。
- 2.以下关于分类的描述中,正确的是() A: 分类和预测的共同点是两者都需要构建模型,都用模型来估计未知值 B: 分类中的信息增益表示某一特征的信息对类标签的确定性减少的程度 C: 预测是建立连续函数值模型评估有标号样本类
- 3.相较于与BP神经网络的弱分类器，基于Adaboost强分类器的分类模型可以具有更高的分类准确率。（ ）
- 4.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。
- 5.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。（ ）
- 6.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
- 7.方差（variance）是指模型预测结果的离散程度，方差可用于度量模型在不同数据集上的稳定性，即模型在不同数据集上的泛化能力。
- 8.如果一个训练好的模型在测试集上的准确率为100%， 这意味着在一个新的数据集上也会有同样好的表现。（ ）
- 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.在人工智能业务流程构建中,模型训练的核心目标是通过对数据进行学习和优化，生成能够对新数据进行预测和推断的模型。
