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2025年AI评估工具深度练习卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

简述使用交叉验证进行模型评估的主要目的及其在处理小数据集或数据不平衡问题时的优势。

二、

定义“模型偏差”和“模型方差”，并说明这两者如何共同影响模型的泛化能力。请阐述在评估阶段如何诊断潜在的偏差过拟合或方差过拟合问题。

三、

在评估监督学习模型时，解释精确率（Precision）和召回率（Recall）的区别。在什么场景下，我们更倾向于优化精确率？在什么场景下，召回率可能更为关键？请结合具体应用举例说明。

四、

描述在自然语言处理（NLP）任务中，使用困惑度（Perple

人力资源管理师持证人

该用户很懒，什么也没介绍

领域认证该用户于2023年05月26日上传了人力资源管理师

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