更多“分类算法中,用测试数据检验模型得到的准确率和召回率就是泛化误差()”相关的问题
第1题
对回归和分类模型的评价中,准确率和召回率是最常用的指标。()
点击查看答案
第2题
分类模型的误差大致分为两种:训练误差(trainingerror)和泛化误差(generalizationerror)。()
点击查看答案
第3题
分类模型的误差大致分为两种:训练误差(trainingerror)和泛化误差(generalizationerror)()
点击查看答案
第4题
选择模型时只需要考虑模型的泛化误差,因此就算是训练误差非常大的模型也可能是效果最好的分类模型。()
点击查看答案
第5题
假设我们要解决一个二类分类问题,我们已经建立好了模型,输出是0或1,初始时设阈值为0.5,超过0.5概率估计,就判别为1,否则就判别为0;如果我们现在用另一个大于0.5的阈值,那么现在关于模型说法,正确的是()。
A.模型分类的召回率不变
B.模型分类的召回率会升高
C.模型分类准确率会升高或不变
D.模型分类准确率降低
点击查看答案
第6题
给定n个数据点,其中一半用于训练,另一半用于测试,则训练误差和泛化误差之间的差别会随着n的增大而减小()
点击查看答案
第7题
多元线性回归得到的模型只有几个自变量通过了检验,这样的模型不能用()
点击查看答案
第8题
在卷积神经网络训练时,可以A输入进行旋转、平移、缩放等操作,从而提高模型泛化能力。()
点击查看答案
第9题
日计时误差和时段投切误差,应在室内检定过程中用GPS来检测误差。()
点击查看答案
第10题
数据价值挖掘常用的算法有聚类、分类、时间序列、决策树、关联规则等,模型有预测型模型、描述型模型等。()
点击查看答案