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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
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职称计算机
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.
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.
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
3.
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。
4.
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。
5.
大多数情况下测试集的正确率( )训练集的正确率
6.
神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。( )
7.
训练模型时,如果数据不够,可以将测试集也加入到训练数据中
8.
根据本章所学内容,在导入训练数据集之前,对训练数据进行()可以改善模型的训练效果。
9.
如果训练集的准确率高,那么测试集的准确率也一定高。
10.
将训练集随机等分为若干份,并选择其中的一份为测试集,其余作为训练集进行训练,然后将目标函数在该测试集上进行测试,最后用结果来评价其参数设置的性能。这种方法用来解决维度灾难的问题。
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