A.测试样本集可以用来训练分类模型B.训练样本集可以用来训练分类模型C.训练样本集可以用来评估分类模型的性能D.测试样本集和训练样本集都可以用来评估分类模型的性能
A、测试样本集可以用来训练分类模型
B、训练样本集可以用来训练分类模型
C、训练样本集可以用来评估分类模型的性能
D、测试样本集和训练样本集都可以用来评估分类模型的性能
发布时间：2025-05-28 09:57:15
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答案：B
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- 1.A.测试样本集可以用来训练分类模型B.训练样本集可以用来训练分类模型C.训练样本集可以用来评估分类模型的性能D.测试样本集和训练样本集都可以用来评估分类模型的性能
- 2.有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：（）A.在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型；B.选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分；C.在训练样本上执行分类模型，生成预测结果；D.根据预测结果
- 3.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
- 4.一般地，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。
- 5.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。（ ）
- 6.行训练并用训练后的模型对测试集进行测试，通过准确率确保分类结果的可靠性
- 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.分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数，以将数据库中的数据映射到给定类别，从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤：①在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。
- 9.过学习问题是指神经网络在训练样本集上的误差很小，但是在独立的测试样本集上误差很大。
- 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？（ ）
