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
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
D
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
- 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
- 以下关于训练集、验证集和测试集说法不正确的是( )。[br][/br]选项: A: 测试集是纯粹是用于测试模型泛化能力 B: 训练集是用来训练以及评估模型性能 C: 验证集用于调整模型参数 D: 以上说法都不对
- 在进行数据分析时，经常要分割训练集、测试集，并且还要考虑数据预处理、特征抽取、特征工程等，那么要仔细分析这些步骤之间的相互联系。关于训练集、测试集、数据预处理、特征工程，请回答以下问题关于缺失值填充与训练集、测试集的关系，下面正确的操作是（） A: 先用全数据的均值填充缺失值，然后随机分割训练集、测试集 B: 先随机分割训练集、测试集，然后用各自集合的均值填充缺失值 C: 先随机分割训练集、测试集，然后用训练集的均值填充缺失值 D: 先随机分割训练集、测试集，然后用测试集的均值填充缺失值
内容
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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%
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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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一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
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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
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交叉验证法指将数据集分为训练集，评估集，测试集三个部分。