为了完成训练集和测试集的拆分，我们应该使用哪个函数（ ）
A: LinearRegression()
B: train_test_split（）
C: Ridge()
D: score（）
A: LinearRegression()
B: train_test_split（）
C: Ridge()
D: score（）
举一反三
- 下列关于train_test_split函数的说法正确的是( ) A: train_test_split能够将数据集划分为训练集、验证集和测试集 B: 生成的训练集和测试集在赋值的时候可以调换位置,系统能够自动识别 C: train_test_split每次的划分结果不同,无法解决 D: train_test_split函数可以自行决定训练集和测试集的占比
- sklearn的model_selection 模块中train_test_split函数的作用是什么？（ ） A: 通过参数随机生成训练集和测试集 B: 删除数据集中的冗余项 C: 将数据集按照参数划分成训练集和测试集两部分（留出法）
- 有代码为：train_test_split(X, y, test_size=0.1)此时的test_size及其数值的含义是： A: 将训练集和测试集分别设为全部数据行的10%和90% B: 将训练集设为全部数据行的90% C: 将测试集设为全部数据列的10% D: 将训练集和测试集分别设为全部数据列的99.9%和0.1%
- 假设有两批从同样的真实数据分布中采样得到去完成同一任务的数据集A和B。A包含100K数据，B包含10K数据。按照9:1这一同样比例随机将A和B分别划分为训练集和测试集。图1给出了数据集A和数据集B随着模型复杂度增加所对应训练误差(A,Train以及B,Train)和测试误差(A,Test以及B,Test)的曲线图。请指出哪个图正确表示了随着模型复杂度增加所对应训练误差和测试误差的变化曲线图。 未知类型：{'options': ['', ' [img=370x260]17e0b2798d13a73.png[/img]', ' [img=379x265]17e0b279a1a9d81.png[/img]', ' [img=379x275]17e0b279af0000d.png[/img]'], 'type': 102}
- 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