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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。( )
A、对
B、错
发布时间:
2025-05-12 01:13:11
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消防工程师
推荐参考答案
(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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答案:
对
相关试题
1.
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。( )
2.
过拟合是指模型在( )数据上表现很好,但在( )数据上表现较差的现象。
3.
模型拟合是利用测试数据集对模型的普通参数进行拟合。( )
4.
欠拟合(Underfitting)是指模型复杂度低,模型在训练集上就表现很差,没法学习到数据背后的规律。( )
5.
而且如果数据增强策略不当或增强程度过高,可能会造成模型对增强后的数据过拟合,在真实环境测试中表现不佳。
6.
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
7.
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
8.
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
9.
在机器学习中,过拟合是指:( )
10.
试题编号:284849] (判断题)数据集扩充对于欠拟合和过拟合来说都是一个有效的方法。
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