在神经网络开始训练之前，需要将数据集划分为训练集和测试集两类。（ ）
A、对
B、错
发布时间：2025-05-08 14:13:05
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：对
相关试题
- 1.在神经网络开始训练之前，需要将数据集划分为训练集和测试集两类。（ ）
- 2.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？（ ）
- 3.一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
- 4.用IRIS数据集，7:3分成训练集和测试集，采用BP神经网络实现分类，并计算测试集错误率2. 用手写数字集作为数据集，3:1分成训练集和测试集，采用BP神经网络实现分类，并计算测试集错误率
- 5.深度神经网络不能使用测试集数据进行训练。
- 6.将数据集划分成训练集S和测试集T的常见方法有（ ）。（单选）
- 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.简述模型训练中训练集、测试集、验证集的含义。
- 9.预测分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集等，其中训练数据集的作用在于()
- 10.你使用Fashion数据集，搭建卷积神经网络训练模型，“测试集”识别准确率数值高于75%
