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
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
A
举一反三
- 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
- 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。
- 机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到模型中参数值的是（ ）。 A: 训练集 B: 测试集 C: 训练集和测试集 D: 以上答案都不对
- 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
内容
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一般地，不会把给定的整个数据集都用来训练模型，而是将其分成训练集和测试集两部分，使用训练集对模型进行训练或学习，然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现。
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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
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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（）
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一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
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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: 数据的特征 B: 数据的类标 C: 训练集 D: 测试集