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
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
发布时间：2025-05-11 02:53:33
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答案：B
相关试题
- 1.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
- 2.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，
- 3.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。（ ）
- 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%
- 5.如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明
- 6.如果训练集的准确率高，那么测试集的准确率也一定高。
- 7.如果一个训练好的模型在测试集上的准确率为100%， 这意味着在一个新的数据集上也会有同样好的表现。（ ）
- 8.在模型训练中，哪个步骤通常是在训练数据集上进行的 （ ）。
- 9.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。（ ）
- 10.假设您有一个具有n=10个特征和m=5000个示例的数据集。在用梯度下降训练逻辑回归分类器之后.您发现它与训练集欠拟合.并且在训练集或交叉验证集上没有达到所需的性能。以下哪个步骤有望改善？（ )
