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
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发布时间：2025-05-13 10:04:06
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答案：仿真集用于模型动态拟合
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- 3.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。
- 4.一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
- 5.预测分析将原始数据分为训练数据集和测试数据集其中训练数据集的作用在于（）A.用于对模型的效果进行无偏的评估B.用于比较不同模型的预测准确度C.用于构造预测模型D.用于选择模型
- 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.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
- 8.100万条数据划分训练集、验证集、测试集，数据可以这样划分：98%，1%，1%。A.正确B.错误
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- 10.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？（ ）
