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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。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-03-18 11:10:43
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1.
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。
2.
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
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.
增加训练数据可以提高模型的泛化能力
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增加训练数据可以提高模型的泛化能力
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MapReduce是一种编程模型,用于处理大规模数据集的并行运算。
7.
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。( )
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如何提高模型的泛化能力
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通过不同途径获取的同一模型数据应具有()。采用不同方式表达的模型数据应具有()。
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在决策树模型中,校验集的用途是
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