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
A: 训练集
B: 测试集
C: 验证集
D: 全部数据
A
举一反三
内容
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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
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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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机器学习中，用于学习的经验数据集合称为（ ） A: 训练集 B: 测试集 C: 验证集 D: 标签集
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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
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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%