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使用5折交叉验证选择模型参数时，应将整个数据集按比例分割为训练集，验证集，测试集，再开展模型训练及测试，并将上述步骤重复5次。
参考答案和解析
错误
更多 “使用5折交叉验证选择模型参数时，应将整个数据集按比例分割为训练集，验证集，测试集，再开展模型训练及测试，并将上述步骤重复5次。” 相关考题
考题
下面非集计模型说法错误的是( )。
A.非集计模型是以个人为单位进行分析的B.非集计模型计算工作量较集计模型小C.非集计模型需要的样本数量较小D.非集计模型以明确的行为假说为基础,逻辑性强
考题
对于k折交叉验证,以下对k的说法正确的是()A.k越大,不一定越好,选择大的k会加大评估时间B.选择更大的k,就会有更小的bias(因为训练集更加接近总数据集)C.在选择k时,要最小化数据集之间的方差D.以上所有
考题
我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案()1.使用前向特征选择方法2.使用后向特征排除方法3.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征.4.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征A.1和2B.2,3和4C.1,2和4D.All
考题
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
考题
对于神经网络的说法,下面正确的是:( )
A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率
考题
我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案:( )
A.使用前向特征选择方法B.使用后向特征排除方法C.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征.D.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
考题
【问题2】（7分）仔细阅读以下有关修正的条件判定覆盖(MC/DC）和条件判定覆盖（C/DC）的叙述，回答①~④问题，并将其填入答题纸的对应栏内。由于被测件是关键级软件，按有关规定，被测件的测试必须达到MC/DC。MC/DC要求测试集满足 ① 条件；C/DC要求测试集满足 ② 条件。图3-1的例子中给出了两个判定条件的例子，则满足MC/DC要求的测试集是｛ ③ ｝，满足C/DC要求的测试集是｛ ④ ｝。
考题
单选题在有指导的数据挖掘中，有关测试集的说法错误的是（）A
测试集和训练集是相互联系的B
测试集是用以测试模型的数据集C
通常测试集大约占总样本的三分之一D
K-次交叉验证中，测试集只有
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