我们需要单独的训练、验证和测试集来评估机器学习性能。
举一反三
- 测试集是训练机器学习算法的数据集训练集是用来评估经训练后的模型性能的数据集验证集是用来微调模型超参数的数据集。
- 机器学习中，用于学习的经验数据集合称为（ ） A: 训练集 B: 测试集 C: 验证集 D: 标签集
- 在机器学习中，（ ）用于算法选择和参数调整。 A: 训练集 B: 测试集 C: 候选集 D: 验证集
- 以下关于训练集、验证集和测试集说法不正确的是( )。[br][/br]选项: A: 测试集是纯粹是用于测试模型泛化能力 B: 训练集是用来训练以及评估模型性能 C: 验证集用于调整模型参数 D: 以上说法都不对
- 根据是否需要标注数据，机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习。监督学习中的训练集用于（）。 A: 定量评价机器学习性能 B: 估算模型 C: 验证模型 D: 定性评价机器学习性能