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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。
参考答案和解析
A
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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
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
考虑某个具体问题时,你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络?( )
A.把除了最后一层外所有的层都冻住，重新训练最后一层B.对新数据重新训练整个模型C.只对最后几层进行调参(finetune)D.对每一层模型进行评估，选择其中的少数来用
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
模型的数据表示就是通过数据的转换来研究模型，下列哪项不是其优点（）A、可以引用发展得比较成熟的关系数据库管理技术实现模型的管理B、使模型单元易于与其他单元通信，但模型不便于更新C、模型可描述为由一组参数集合和表示模型结构特征的数据集合的框架D、输入数据集在关系框架下进行若干关系运算，得出输出数据集
考题
单选题模型的数据表示就是通过数据的转换来研究模型，下列哪项不是其优点（）A
可以引用发展得比较成熟的关系数据库管理技术实现模型的管理B
使模型单元易于与其他单元通信，但模型不便于更新C
模型可描述为由一组参数集合和表示模型结构特征的数据集合的框架D
输入数据集在关系框架下进行若干关系运算，得出输出数据集
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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