以下说法正确的是()1.一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的2.如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低3.如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习A.1B.2C.3D.1and3
以下说法正确的是()
1.一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的
2.如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低
3.如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低
4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习
A.1
B.2
C.3
D.1and3
相关考题：
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()1.模型分类的召回率会降低或不变2.模型分类的召回率会升高3.模型分类准确率会升高或不变4.模型分类准确率会降低()A.1B.2C.1和3D.2和4E以上都不是
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
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.模型分类的召回率会降低或不变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.模型分类准确率会降低
深度学习是机器学习的一个子问题，其主要目的是从数据中自动学习有效的特征表示。更准确地说，在实际过程中为了学习一个好的表示，需要构建具有一定“深度”的模型，并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示，从而最终提升预测模型的准确率。
1、深度学习是机器学习的一个子问题，其主要目的是从数据中自动学习有效的特征表示。更准确地说，在实际过程中为了学习一个好的表示，需要构建具有一定“深度”的模型，并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示，从而最终提升预测模型的准确率。
2、以下说法正确的是：A．神经网络可以用于多分类问题B．决策树只能用于二分类问题C．监督学习与无监督学习的主要区别是，监督学习的训练样本无标签D．分类任务的评价指标精确率和准确率是同一个概念
关于模型的评价，以下说法中不正确的是：A．模型采用什么样的评价指标和具体的模型类型密切相关B．对于一个有效的数据科学模型，其评价指标需优于以往实现同类任务的模型所实现的指标C．在不了解以往工作的情况下，分类模型优于50%的准确率指标（也就是随机分类准确率）即可D．分类模型的性能评价常规采用混淆矩阵
5进制计数器的模是5，这个说法是否正确？