构造训练数据集和测试数据集的常用方法有（ ）。
交叉验证法 (cross validation)
自助抽样法 (bootstrap)留一法（leave one out）
保持法 (hold out)
自助抽样法 (bootstrap)留一法（leave one out）
保持法 (hold out)
举一反三
- 中国大学MOOC: 构造训练数据集和测试数据集的常用方法有（ ）。
- 预测分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集等，其中训练数据集的作用在于（
- 构造训练数据集和测试数据集的常用方法有（ ）。 A: 保持法 (hold out) B: 交叉验证法 (cross validation) C: 自助抽样法 (bootstrap) D: 留一法（leave one out）
- 构造训练数据集和测试数据集的常用方法有（ ）。 A: 保持法 (hold out) B: 交叉验证法 (cross validation) C: 自助抽样法 (bootstrap) D: 留一法（leave one out）
- 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
内容
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评估模型的分类预测准确率，使用()进行评估。 A: 验证数据集 B: 训练数据集 C: 测试数据集 D: 未知数据
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一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
- 2
机器学习数据集一般可划分为训练集和测试集。
- 3
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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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%