如果一个训练好的模型在测试集上有100%的准确率，这是不是意味着在一个新的数据集上，也会有同样好的表现()A.是的，这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了B.不对，依然后其他因素模型没有考虑到，比如噪音数据

题目内容（请给出正确答案）

如果一个训练好的模型在测试集上有100%的准确率，这是不是意味着在一个新的数据集上，也会有同样好的表现()

A.是的，这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了

B.不对，依然后其他因素模型没有考虑到，比如噪音数据

参考答案

考题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

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考题你使用Fashion数据集，搭建卷积神经网络训练模型，“测试集”识别准确率数值高于80%

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考题一般地，不会把给定的整个数据集都用来训练模型，而是将其分成训练集和测试集两部分，使用训练集对模型进行训练或学习，然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现。

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考题你使用Fashion数据集，搭建卷积神经网络训练模型，“测试集”识别准确率数值高于75%

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考题你使用Fashion数据集，搭建卷积神经网络训练模型，“测试集”识别准确率数值高于85%

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考题你使用Fashion数据集，搭建卷积神经网络训练模型，“测试集”识别准确率数值高于95%

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考题如果一个训练模型在一个测试集上精度达到100%，那么在另一个测试集上的精度也能达到100%

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考题 43、在测试数据集上模型执行得很好，说明是个好模型。

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考题你使用Fashion数据集，搭建卷积神经网络训练模型，“测试集”识别准确率数值高于90%

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