Q25 — AWS AIF-C01 第1章

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某公司正谢于发一个找模型来预测特忘晚品的价格。该模型谢训肯归据集上表现良好。当该公司将模型部署如生产中时，模型的财能明显下降。该公司应到蜖解决这一问罪？

• A. 减少训练中使用的数据量。
• B. 为模型添加超参数。
• C. 增加训练中使用的数据量。 ✓
• D. 增加模型训练时间。

正确答案: C. 增加训练中使用的数据量。

解析

这道题考查模型部署到生产中性能下降的解决办法。在机器学习中，数据量对模型的泛化能力有重要影响。训练数据集表现好但生产中差，可能是数据量不足导致模型学习不充分。增加训练数据量能让模型学习到更多特征和规律，从而提升泛化能力，所以应选择C选项。A选项减少数据量会使情况更糟；B选项添加超参数不一定能解决根本问题；D选项增加训练时间作用不大。 查看全部