模型的泛化能力是指学习算法（模型）对（）样本的适应能力。
A: 训练集
B: 测试集
C: 验证集
D: 未知样本
A: 训练集
B: 测试集
C: 验证集
D: 未知样本
举一反三
- 模型的泛化能力是指（ ）。 A: 适用于训练集样本的能力 B: 适用于验证集样本的能力 C: 适用于测试集样本的能力 D: 适用于新样本的能力
- 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
- 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（）
- 下列关于数据集的说法，正确的是______。 A: 训练集用来训练模型，确定模型参数 B: 验证集用来评估模型的泛化能力 C: 测试集用来确定网络的超参数 D: A、B、C均错误
- 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。