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
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
发布时间：2025-05-13 07:10:52
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答案：1. 划分训练集和测试集
2. 选择合适的机器学习模型
3. 使用训练集对模型进行训练
4. 调整模型参数以优化性能
5. 使用测试集评估模型准确率
6. 确保准确率在可接受范围内
相关试题
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- 4.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%
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- 6.一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。
- 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.同时对模型的训练采取了基于最好的验证集准确率来保存模型，每一回合训练结束后算出模型在验证集上的准确率并与之前保存下来的最好准确率模型比较，
- 9.深度神经网络不能使用测试集数据进行训练。
- 10.大多数情况下测试集的正确率( )训练集的正确率
