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（
用于构造预测模型
举一反三
- 预测分析将原始数据分为训练数据集和测试数据集其中训练数据集的作用在于（） A: 用于对模型的效果进行无偏的评估 B: 用于比较不同模型的预测准确度 C: 用于构造预测模型 D: 用于选择模型
- 数据挖掘分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集两部分，其中训练数据 集的作用是（）。 A: 用于比较不同模型的预测准确度 B: 用于对模型的效果进行无偏的评 估 C: 用于构造预测模型 D: 用于选择模型
- 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
- 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
- 一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
内容
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构造训练数据集和测试数据集的常用方法有（ ）。
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机器学习数据集一般可划分为训练集和测试集。
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一般将原始业务数据分为多个部分，（）用于模型的构建。 A: 训练集 B: 测试集 C: 验证集 D: 全部数据
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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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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