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}
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举一反三
- 在模型训练的时候为什么要将数据集拆分成训练集和测试集？（ ） A: 测试集与训练集数据不能有重复.防止过拟合 B: 需要划分测试集数据用来调参 C: 数据集太多.训练模型用不了这么多数据
- 关于数据集划分，下列说法正确的是（ ） A: 训练集的数据总是越多越好 B: 训练集的数据量越大，模型的泛化能力越好 C: 训练集与测试集的理想划分比例是5:5 D: 庞大数据集的训练集与测试集的划分比例可以为9:1
- 关于数据集划分，下列说法正确的是（）。 A: 训练集的数据总是越多越好 B: 训练接与测试集的理想划分比例是5：5 C: 庞大数据集的训练集与测试集的划分比例可以为9：1 D: 训练集的数据量越大，模型的泛化能力越好
- 为进行分类模型的训练和性能评价,需要将输入的标注数据划分为 ( ) A: 测试集和采样集 B: 数据的类标和特征 C: 训练集和测试集 D: 预处理数据和非预处理数据
- 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%