如果一个训练模型在测试集上精度达到100%，那么在另一个测试集精度上也能达到100%
举一反三
- 中国大学MOOC: 如果一个训练模型在测试集上精度达到100%，那么在另一个测试集上精度不一定能达到100%。
- 如果一个训练模型在测试集上精度达到100%，那么在另一个测试集上精度不一定能达到100%。 A: 正确 B: 错误
- 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
- 通常来说，我们构建模型，使其在训练集上能够做出准确预测，如果训练集和测试集足够相似，我们预计模型在测试集上也能做出准确预测。
- 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，这是否意味着该模型将在另外一个新的测试集上也能得到 100% 的准确率呢？ A: 是的，因为这个模型泛化能力已经很好了，可以应用于任何数据 B: 不行，因为还有一些模型不确定的东西，例如噪声