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
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
举一反三
- 关于样本数据的说法不正确的是（） A: 全部的样本数据都应该参与训练 B: 样本数据最好分为测试集和训练集 C: 样本数据训练时最好打乱顺序 D: 特征数据需要归一化
- 加入使用逻辑回归对样本进行分类,得到训练样本的准确率和测试样本的准确率。现在,在数据中增加一个新的特征,其它特征保持不变。然后重新训练测试。则下列说法正确的是?A.训练样本准确率一定会降低B.训练样本准确率一定增加或保持不变C.测试样本准确率一定会降低D.测试样本准确率一定增加或保持不变 A: B: C: D: D
- 有N个样本，一半用于训练，一半用于测试。若增大样本个数，则训练误差和测试误差之间的差距会变小
- 以下关于训练样本或测试样本描述错误的是（
- 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（）