预测分析将原始数据分为训练数据集和测试数据集其中训练数据集的作用在于（）
A: 用于对模型的效果进行无偏的评估
B: 用于比较不同模型的预测准确度
C: 用于构造预测模型
D: 用于选择模型
A: 用于对模型的效果进行无偏的评估
B: 用于比较不同模型的预测准确度
C: 用于构造预测模型
D: 用于选择模型
C
举一反三
- 数据挖掘分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集两部分，其中训练数据 集的作用是（）。 A: 用于比较不同模型的预测准确度 B: 用于对模型的效果进行无偏的评 估 C: 用于构造预测模型 D: 用于选择模型
- 预测分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集等，其中训练数据集的作用在于（
- 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
- 一般将原始业务数据分为多个部分，（）用于模型的构建。 A: 训练集 B: 测试集 C: 验证集 D: 全部数据
- 下面的说法中，错误 的是： A: 特征列是指用于预测目标数据的数据列 B: 测试集是用来评估模型效果的数据行 C: 训练集数量一般要大于测试集 D: 即使测试集数量大于训练集，测试集也不能当成训练集
内容
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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
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训练集是用于模型拟合的数据样本。
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一般情况下，在模型的选择和评估中用于调参的数据集称为 A: 训练数据 B: 验证数据 C: 测试数据 D: 以上都不是
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关于训练集和测试集的划分,下面比较好的做法是: A: 将手头上所有的数据拿来训练模型,预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型 B: 将所有数据中的前百分之80拿来训练模型,剩下的百分之20作为测试集,测试集预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型 C: 将所有数据先随机打乱顺序,百分之80用来训练模型,剩下的百分之20作为测试集,测试集预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型 D: 将所有数据先随机打乱顺序,平均分成5份,轮流拿出其中1份作为测试集,其余的4份做为训练集,各次测试集预测的正确率求均值,正确率均值最高的模型就是我们所要选的模型
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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。