Câu hỏi:

22/10/2024 226 Lưu

Tại sao cần chia dữ liệu Học máy thành hai phần: dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra?

A. Để máy tính có thể học từ cả hai loại dữ liệu một cách cân bằng.

B. Để đánh giá khách quan hiệu suất của mô hình học máy.

C. Để tăng khối lượng dữ liệu mà máy tính có thể học.

D. Để có thể dự đoán kết quả của mô hình trên dữ liệu thực tế.

Quảng cáo

Trả lời:

verified Giải bởi Vietjack

Đáp án: B: Việc chia dữ liệu thành hai phần giúp đảm bảo rằng khi mô hình được kiểm tra, nó không "nhìn thấy" dữ liệu kiểm tra trong quá trình huấn luyện. Điều này cho phép đánh giá khách quan về hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mà nó chưa thấy, từ đó xác định khả năng tổng quát của mô hình.

CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ

Lời giải

Đáp án: D. Đây chính là ý nghĩa cốt lõi của việc "máy tính tự học". Trong học máy, máy tính sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu và tự động phát hiện các mẫu, mối quan hệ mà không cần hướng dẫn rõ ràng từ con người. Điều này cho phép máy tính thực hiện các nhiệm vụ và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đầu vào mà nó đã học.

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP