关于训练样本的描述中，正确的是哪些？
A: 样本越多，模型训练越慢，性能一定越好。
B: 训练样本越少，模型的方差越大。
C: 如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化。
D: 增加数据可以减少模型方差。
A: 样本越多，模型训练越慢，性能一定越好。
B: 训练样本越少，模型的方差越大。
C: 如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化。
D: 增加数据可以减少模型方差。
B,C,D
举一反三
- 关于训练样本的描述中，正确的说法是哪个？ A: 如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化 B: 增加数据可以减少模型方差 C: 样本越多，模型训练越快，性能越好 D: 样本越少，模型的方差越大
- 下面哪句话是正确的（ ）选项：A:机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好B:增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差C:增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差D:其余 A: 机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好 B: 增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差 C: 增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差 D: 其余选项说法都不对
- 以下关于训练样本或测试样本描述错误的是 A: 训练样本可以通过前期测试对象的输入和对应的输出采集得到 B: 测试样本是在训练过程中未曾训练的未知新鲜数据 C: 测试样本只包含输入数据不包含输出数据 D: 测试样本用于检验训练模型的性能，一般包括识别精度和实时性等
- 训练集是用于模型拟合的数据样本。
- 监督学习的主要特点是要在训练模型时提供给学习系统训练样本以及样本对应的类别标签
内容
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利用人工智能技术对模型进行训练时，训练集的样本一定是越多越好（）
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监督学习的主要特点是在训练模型时提供给学习系统训练样本以及样本对应的类别标签。 A: 正确 B: 错误
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加入使用逻辑回归对样本进行分类,得到训练样本的准确率和测试样本的准确率。现在,在数据中增加一个新的特征,其它特征保持不变。然后重新训练测试。则下列说法正确的是?A.训练样本准确率一定会降低B.训练样本准确率一定增加或保持不变C.测试样本准确率一定会降低D.测试样本准确率一定增加或保持不变 A: B: C: D: D
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【单选题】有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是:() A. 选定样本,将所有样本分成训练样本和测试样本两部分; B. 在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型; C. 在训练样本上执行分类模型,生成预测结果; D. 根据预测结果,计算必要的评估指标,评估分类模型的性能
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分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数，以将数据库中的数据映射到给定类别，从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤：①在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。②在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。③选定样本（包含正样本和负样本），将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为（）