（ ）函数的功能是使用训练完成的模型给出输入数据的预测值
A: Predict
B: NumAssemble
C: Tokenization
D: CsvAssemble
A: Predict
B: NumAssemble
C: Tokenization
D: CsvAssemble
A
举一反三
- 如何使用模型探索数据，具体步骤是？ A: 填充预测模型、训练模型、创建数据可视化、评估模型 B: 评估模型、填充预测模型、训练模型、创建数据可视化 C: 填充预测模型、训练模型、评估模型、创建数据可视化 D: 评估模型、填充预测模型、创建数据可视化、训练模型
- 利用灰色预测模型的基本步骤中，正确的顺序是①检验预测值②根据需要，给出相应的预测预报③数据的检验预处理④建立灰色预测模型，得到预测值 A: ①②③④ B: ③④①② C: ②③①④ D: ②①③④
- 利用灰色预测模型的基本步骤中，正确的顺序是①检验预测值②根据需要，给出相应的预测预报③数据的检验预处理④建立灰色预测模型，得到预测值 A: ①②③④ B: ③④①② C: ②③①④ D: ②①③④
- 基于输入的用户信息,通过模型的训练学习,找出数据中的规律和趋势,以确定未来目标数据的预测值()
- 评估模型的分类预测准确率，使用()进行评估。 A: 验证数据集 B: 训练数据集 C: 测试数据集 D: 未知数据
内容
- 0
(1分)【单选题】模型的预测方法是（ ）。 A: fit B: predict C: score D: dump
- 1
神经网络模型训练完成后有必要知道损失值和准确率，模型的________函数可以按批（batch）返回模型的损失值和准确率。
- 2
用预测模型做预测，可以以( )形式给出预测值。 A: 点值估计 B: 区间估计 C: 精确值 D: 误差限确定 E: 很不可靠的预测值
- 3
使用训练集训练模型，使用验证集可以选择最优的模型，并且给出最优模型的泛化性能。
- 4
神经网络训练过程就是输入数据计算出预测值，在输出端利用损失函数计算预测值与真实值之间的差距，按照差距最小化的要求调整网络权重，找到一组参数使得________取得极小值。