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[单选题]

3、下列关于超参数和数据集,说法错误的是______

A.测试集用来评估模型的泛化能力

B.隐含层的层数和误差值都不是超参数

C.训练集用来确定模型参数

D.验证集用来确定网络的超参数

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更多“3、下列关于超参数和数据集,说法错误的是______”相关的问题

第1题

3、下列关于超参数和数据集,说法错误的是______。

A.测试集用来评估模型的泛化能力

B.隐含层的层数和误差值都不是超参数

C.训练集用来确定模型参数

D.验证集用来确定网络的超参数

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第2题

6、下列关于数据集的说法,正确的是______。

A.训练集用来训练模型,确定模型参数

B.验证集用来评估模型的泛化能力

C.测试集用来确定网络的超参数

D.A、B、C均错误

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第3题

通常,我们可通过实验测试来对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择。为此,需使用一个()来测试学习期对新样本的判别能力。

A.数据集

B.测试集

C.模型集

D.训练集

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第4题

1、下面的说法中,错误 的是:

A.特征列是指用于预测目标数据的数据列

B.测试集是用来评估模型效果的数据行

C.训练集数量一般要大于测试集

D.即使测试集数量大于训练集,测试集也不能当成训练集

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第5题

1、下列关于训练模型的说法中,错误的是______。

A.训练模型的过程,就是计算损失函数梯度,迭代更新模型参数

B.只采用训练集来更新模型参数

C.训练集和测试集都参与了对模型参数的更新

D.训练集和测试集的误差都需要被记录下来

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第6题

16、以下选项中,机器学习算法真正用来“学习”的数据是()。

A.验证集

B.训练集

C.测试集

D.超参数集

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第7题

2、本节例程中实现鸢尾花分类神经网络模型的步骤是______。 ①设置超参数和模型参数的初始值 ②导入相关的库 ③加载训练集和测试集数据 ④数据预处理(对属性值进行中心化处理,将标签值转换为独热编码) ⑤训练模型

A.②①③④⑤

B.①③②⑤④

C.①②③④⑤

D.②③④①⑤

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第8题

方差(variance)是指模型预测结果的离散程度,方差可用于度量模型在不同数据集上的稳定性,即模型在不同数据集上的泛化能力。
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第9题

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。
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第10题

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
点击查看答案

第11题

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。
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