防止模型过度拟合的方法是建立训练集和 ____ 集
验证;测试
举一反三
内容
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过拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差
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出现下列哪种情形,说明当前模型很可能过度拟合（） A: 训练集准确度很低，测试集准确度很低 B: 训练局准确度很低，测试局准确度很高 C: 训练局准确度很高，测试局准确度很低 D: 训练集准确度很高，测试其准确度很高
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过拟合是指模型的拟合曲线过于贴近训练数据的特征，但测试集上却较差。( )
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训练模型时，开发集的性能有助于判断过拟合 A: 正确 B: 错误
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以下描述的问题，哪一个是过拟合的表现？ A: 训练集和测试集的性能都较低 B: 训练集性能较低，测试集性能较高 C: 训练集性能较高，测试集性能较低 D: 训练集和测试集的性能都较高