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%
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%
B
举一反三
- 一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
- 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
- 下列关于train_test_split函数的说法正确的是( ) A: train_test_split能够将数据集划分为训练集、验证集和测试集 B: 生成的训练集和测试集在赋值的时候可以调换位置,系统能够自动识别 C: train_test_split每次的划分结果不同,无法解决 D: train_test_split函数可以自行决定训练集和测试集的占比
- sklearn的model_selection 模块中train_test_split函数的作用是什么？（ ） A: 通过参数随机生成训练集和测试集 B: 删除数据集中的冗余项 C: 将数据集按照参数划分成训练集和测试集两部分（留出法）
- 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
内容
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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。
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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
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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
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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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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