不要在整个数据集上做归一化处理，要区分训练集和测试集。（)

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1个，训练集有K-1个

A.模型在训练集上错误率很高

B.模型在测试集或验证集上错误率很低

C.模型在训练集,验证集和测试集上上错误率都很高

D.模型在训练集上错误率很低,在验证集和测试集上错误率很高

A.训练集

B.验证集

C.测试集

D.模拟集

A.数据集

B.导入数据集

C.构建模型

D.训练

E.部署

A.建立指标集→建立评价集→确定权重集→对各方案建立指标与评价间的模糊关系→综合评价→归一化处理，得到模糊评价结论

B.建立指标集→确定权重集→对各方案建立指标与评价间的模糊关系→建立评价集→综合评价→归一化处理，得到模糊评价结论

C.建立评价集→对各方案建立指标与评价间的模糊关系→建立指标集→确定权重集→综合评价→归一化处理，得到模糊评价结论

D.建立指标集→建立评价集→对各方案建立指标与评价间的模糊关系→确定权重集→综合评价→归一化处理，得到模糊评价结论

A.模型训练误差很大，在测试集合上误差很小

B.模型训练误差很小，在测试集合上误差较大

C.模型训练误差很小，在测试集合上误差较小

D.模型训练误差很大，在测试集合上误差很大

A.模型训练误差很小，在测试集合上误差较小

B.模型训练误差很大，在测试集合上误差很小

C.模型训练误差很大，在测试集合上误差很大

D.模型训练误差很小，在测试集合上误差较大

A、模型训练误差很大，在测试集合上误差很大

B、模型训练误差很小，在测试集合上误差较小

C、模型训练误差很大，在测试集合上误差很小

D、模型训练误差很小，在测试集合上误差较大