在数据挖掘中，我们通常将测试集和训练集设置一样。
举一反三
- 有监督学习中，数据集通常要分为训练集和： A: 特征集 B: 样本集 C: 评估集 D: 测试集
- 机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到模型中参数值的是（ ）。 A: 训练集 B: 测试集 C: 训练集和测试集 D: 以上答案都不对
- 模型算法中，对样本数据机器学习时，通常把数据集分为训练集和测试集（）
- 机器学习（深度学习）系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到系统的参数取值的是 A: 训练集(training set) B: 测试集(testing set) C: 训练集(training set)和测试集(testing set) D: 其它选项都不对
- 在模型训练的时候为什么要将数据集拆分成训练集和测试集？（ ） A: 测试集与训练集数据不能有重复.防止过拟合 B: 需要划分测试集数据用来调参 C: 数据集太多.训练模型用不了这么多数据