关于训练样本的描述中，正确的说法是哪个？
A: 如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化
B: 增加数据可以减少模型方差
C: 样本越多，模型训练越快，性能越好
D: 样本越少，模型的方差越大
A: 如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化
B: 增加数据可以减少模型方差
C: 样本越多，模型训练越快，性能越好
D: 样本越少，模型的方差越大
D
举一反三
- 关于训练样本的描述中，正确的是哪些？ A: 样本越多，模型训练越慢，性能一定越好。 B: 训练样本越少，模型的方差越大。 C: 如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化。 D: 增加数据可以减少模型方差。
- 下面哪句话是正确的（ ）选项：A:机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好B:增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差C:增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差D:其余 A: 机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好 B: 增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差 C: 增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差 D: 其余选项说法都不对
- 以下关于训练样本或测试样本描述错误的是 A: 训练样本可以通过前期测试对象的输入和对应的输出采集得到 B: 测试样本是在训练过程中未曾训练的未知新鲜数据 C: 测试样本只包含输入数据不包含输出数据 D: 测试样本用于检验训练模型的性能，一般包括识别精度和实时性等
- 训练集是用于模型拟合的数据样本。
- 分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数，以将数据库中的数据映射到给定类别，从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤：①在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。②在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。③选定样本（包含正样本和负样本），将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为（）
内容
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下列关于异方差性检验的叙述，正确的是 （ ）。 A: 通过图示法可以精确断定模型是否存在异方差性 B: G-Q检验需要对样本进行排序 C: G-Q检验不需要对样本进行排序 D: 怀特检验需要对样本进行排序
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建立实战模型步骤有（） A: 样本选取 B: 生产模型 C: 同步训练 D: 运用模型
- 2
训练一个模型指的是设置模型的()使得这个模型在训练集的表现较好。 A: 参数 B: 样本 C: 标签
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决策树属于有监督学习算法，需要根据已知样本数据及其目标来训练并得到一个可以工作的模型，然后再使用该模型对未知样本进行分类。
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利用人工智能技术对模型进行训练时，训练集的样本一定是越多越好（）