超参数的选择要使模型在哪个数据集上的误差尽可能小
A: 训练集
B: 测试集
C: 验证集
D: 以上全部
A: 训练集
B: 测试集
C: 验证集
D: 以上全部
举一反三
- 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。
- 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
- 以下选项中，机器学习算法真正用来“学习”的数据是（ ） A: 验证集 B: 训练集 C: 测试集 D: 超参数集
- 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
- 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