机器学习模型训练时,测试集上的损失越小越好
机器学习模型训练时,测试集上的损失越小越好
发布时间：2025-07-18 20:55:10
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答案：正确
相关试题
- 1.机器学习模型训练时,测试集上的损失越小越好
- 2.交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法，它将数据集分为训练集和测试集。（ ）
- 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.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
- 5.简述模型训练中训练集、测试集、验证集的含义。
- 6.训练误差表示的是模型在测试集上的误差。 （ ）
- 7.一般地，不会把给定的整个数据集都用来训练模型，而是将其分成训练集和测试集两部分，使用训练集对模型进行训练或学习，然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现。
- 8.机器学习“训练”产生“模型”，“模型”指导“预测”。
- 9.如果一个经过训练的机器学习模型在测试集上达到 100% 的准确率，这就意味着该模型将在另外一个新的测试集上也能得到 100% 的准确率。（ ）
- 10.如果一个经过训练的机器学习模型在测试集上达到 100% 的准确率，这就意味着该模型将在另外一个新的测试集上也能得到 100% 的准确率。（ ）
