2025年人工智能與健康公需科目考試題題庫(kù)及參考答案單項(xiàng)選擇題1.以下哪一項(xiàng)不屬于人工智能在健康領(lǐng)域的主要應(yīng)用場(chǎng)景？A.疾病診斷B.藥物研發(fā)C.健康管理D.傳統(tǒng)針灸操作答案：D。人工智能在健康領(lǐng)域的應(yīng)用包括疾病診斷、藥物研發(fā)、健康管理等。傳統(tǒng)針灸操作更多依賴于專業(yè)醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和技能，目前人工智能尚未大規(guī)模應(yīng)用于傳統(tǒng)針灸操作中。2.人工智能算法中的深度學(xué)習(xí)通?；谝韵履姆N模型？A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.線性回歸答案：C。深度學(xué)習(xí)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征和模式。決策樹(shù)、支持向量機(jī)和線性回歸也是常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，但不屬于深度學(xué)習(xí)的核心模型。3.在醫(yī)療影像診斷中，人工智能可以輔助醫(yī)生進(jìn)行以下哪種工作？A.影像采集B.影像存儲(chǔ)C.病灶檢測(cè)與識(shí)別D.影像設(shè)備維護(hù)答案：C。人工智能在醫(yī)療影像診斷中主要用于病灶檢測(cè)與識(shí)別，通過(guò)對(duì)大量影像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)影像中的異常病灶。影像采集由影像設(shè)備完成，影像存儲(chǔ)有專門的系統(tǒng)管理，影像設(shè)備維護(hù)是技術(shù)人員的工作。4.以下哪種數(shù)據(jù)類型在人工智能健康應(yīng)用中最具挑戰(zhàn)性？A.結(jié)構(gòu)化電子病歷數(shù)據(jù)B.非結(jié)構(gòu)化臨床文本數(shù)據(jù)C.生理信號(hào)數(shù)據(jù)D.醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)答案：B。非結(jié)構(gòu)化臨床文本數(shù)據(jù)包含大量的自由文本，如醫(yī)生的診斷描述、病歷記錄等，其格式不規(guī)范、語(yǔ)義復(fù)雜，對(duì)人工智能處理來(lái)說(shuō)最具挑戰(zhàn)性。結(jié)構(gòu)化電子病歷數(shù)據(jù)有明確的格式和結(jié)構(gòu)，生理信號(hào)數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)也有相對(duì)固定的特征和處理方法。5.人工智能在藥物研發(fā)中的作用不包括以下哪一項(xiàng)？A.發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點(diǎn)B.預(yù)測(cè)藥物療效C.進(jìn)行臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)D.替代醫(yī)生開(kāi)處方答案：D。人工智能可以通過(guò)分析生物數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點(diǎn)，預(yù)測(cè)藥物療效，還能輔助進(jìn)行臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)。但目前人工智能不能替代醫(yī)生開(kāi)處方，醫(yī)生需要綜合患者的具體情況和臨床經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策。6.以下哪種技術(shù)可以提高人工智能健康模型的可解釋性？A.黑盒模型B.白盒模型C.集成學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案：B。白盒模型（如決策樹(shù)等）具有明確的決策規(guī)則和邏輯，能夠清晰地展示模型的推理過(guò)程，從而提高可解釋性。黑盒模型（如深度學(xué)習(xí)模型）的內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，難以解釋。集成學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要用于提高模型的性能，而不是可解釋性。7.可穿戴設(shè)備收集的健康數(shù)據(jù)主要屬于以下哪種類型？A.生理信號(hào)數(shù)據(jù)B.醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)C.臨床檢驗(yàn)數(shù)據(jù)D.基因數(shù)據(jù)答案：A?？纱┐髟O(shè)備如智能手環(huán)、智能手表等主要收集人體的生理信號(hào)數(shù)據(jù)，如心率、血壓、步數(shù)等。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)需要專門的影像設(shè)備采集，臨床檢驗(yàn)數(shù)據(jù)通過(guò)實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)獲得，基因數(shù)據(jù)需要進(jìn)行基因測(cè)序。8.人工智能在健康管理中的應(yīng)用不包括以下哪一項(xiàng)？A.健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估B.個(gè)性化健康建議C.疾病治療方案制定D.運(yùn)動(dòng)與飲食指導(dǎo)答案：C。人工智能可以進(jìn)行健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，根據(jù)個(gè)人的健康數(shù)據(jù)提供個(gè)性化健康建議和運(yùn)動(dòng)與飲食指導(dǎo)。但疾病治療方案制定需要醫(yī)生根據(jù)患者的具體病情和臨床經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行綜合判斷，目前人工智能不能完全替代醫(yī)生制定治療方案。9.以下哪種人工智能算法常用于處理時(shí)間序列的健康數(shù)據(jù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.支持向量機(jī)（SVM）D.隨機(jī)森林答案：B。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）能夠處理序列數(shù)據(jù)，適用于處理時(shí)間序列的健康數(shù)據(jù)，如心率、血壓等隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于處理圖像數(shù)據(jù)，支持向量機(jī)（SVM）和隨機(jī)森林適用于分類和回歸問(wèn)題，但對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理能力不如RNN。10.在人工智能健康應(yīng)用中，保障患者數(shù)據(jù)隱私的重要技術(shù)手段是？A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)共享C.數(shù)據(jù)挖掘D.數(shù)據(jù)可視化答案：A。數(shù)據(jù)加密是保障患者數(shù)據(jù)隱私的重要技術(shù)手段，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，即使數(shù)據(jù)被非法獲取，攻擊者也無(wú)法解讀其中的內(nèi)容。數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化主要關(guān)注數(shù)據(jù)的利用和展示，而不是隱私保護(hù)。多項(xiàng)選擇題1.人工智能在健康領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)包括以下哪些方面？A.高效處理大量數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式C.提供個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)D.完全替代醫(yī)生的工作答案：ABC。人工智能具有高效處理大量數(shù)據(jù)的能力，能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，從而為患者提供個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。但目前人工智能不能完全替代醫(yī)生的工作，醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和人文關(guān)懷是不可替代的。2.以下哪些屬于人工智能在疾病診斷中的應(yīng)用方式？A.基于癥狀的診斷輔助B.醫(yī)療影像診斷C.基因診斷分析D.臨床檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分析答案：ABCD。人工智能在疾病診斷中的應(yīng)用方式包括基于癥狀的診斷輔助，通過(guò)分析患者的癥狀信息提供診斷建議；醫(yī)療影像診斷，幫助醫(yī)生檢測(cè)和識(shí)別影像中的病灶；基因診斷分析，解讀基因數(shù)據(jù)與疾病的關(guān)系；臨床檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，對(duì)血液、尿液等檢驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。3.在人工智能健康模型的訓(xùn)練過(guò)程中，需要考慮以下哪些因素？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.模型復(fù)雜度C.訓(xùn)練時(shí)間D.模型的泛化能力答案：ABCD。數(shù)據(jù)質(zhì)量是模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能提高模型的性能。模型復(fù)雜度需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求進(jìn)行合理選擇，避免過(guò)擬合或欠擬合。訓(xùn)練時(shí)間影響模型的開(kāi)發(fā)效率，需要進(jìn)行優(yōu)化。模型的泛化能力是指模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，是衡量模型好壞的重要指標(biāo)。4.人工智能在健康領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)包括以下哪些方面？A.數(shù)據(jù)隱私與安全問(wèn)題B.模型可解釋性問(wèn)題C.缺乏高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)D.倫理和法律問(wèn)題答案：ABCD。人工智能在健康領(lǐng)域面臨諸多挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)隱私與安全問(wèn)題關(guān)系到患者的個(gè)人信息保護(hù)；模型可解釋性問(wèn)題使得醫(yī)生和患者難以理解模型的決策過(guò)程；缺乏高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)會(huì)影響模型的訓(xùn)練效果；倫理和法律問(wèn)題如責(zé)任界定、算法偏見(jiàn)等也需要解決。5.以下哪些技術(shù)可以用于人工智能健康數(shù)據(jù)的預(yù)處理？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)答案：ABCD。數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值；特征選擇可以篩選出對(duì)模型有重要影響的特征；數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)縮放到相同的尺度，有助于模型的訓(xùn)練；數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。6.人工智能在健康管理中的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？A.健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警B.運(yùn)動(dòng)與飲食管理C.疾病康復(fù)指導(dǎo)D.健康保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估答案：ABCD。人工智能在健康管理中的應(yīng)用場(chǎng)景豐富，包括對(duì)人體健康狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并及時(shí)預(yù)警；根據(jù)個(gè)人情況提供運(yùn)動(dòng)與飲食管理建議；在疾病康復(fù)過(guò)程中給予指導(dǎo)；幫助健康保險(xiǎn)公司評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。7.以下哪些屬于人工智能在藥物研發(fā)中的應(yīng)用階段？A.藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)B.藥物篩選C.藥物臨床試驗(yàn)D.藥物上市后監(jiān)測(cè)答案：ABCD。人工智能在藥物研發(fā)的各個(gè)階段都有應(yīng)用，在藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)階段，通過(guò)分析生物數(shù)據(jù)尋找潛在的藥物靶點(diǎn)；藥物篩選階段，快速篩選出有潛力的化合物；藥物臨床試驗(yàn)階段，輔助設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案和分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)；藥物上市后監(jiān)測(cè)階段，監(jiān)測(cè)藥物的安全性和有效性。8.為了推動(dòng)人工智能在健康領(lǐng)域的發(fā)展，需要以下哪些方面的支持？A.政策支持B.人才培養(yǎng)C.數(shù)據(jù)共享機(jī)制D.跨學(xué)科合作答案：ABCD。政策支持可以為人工智能在健康領(lǐng)域的發(fā)展提供良好的環(huán)境和引導(dǎo)；人才培養(yǎng)是關(guān)鍵，需要培養(yǎng)既懂人工智能又懂醫(yī)學(xué)的復(fù)合型人才；數(shù)據(jù)共享機(jī)制能夠促進(jìn)數(shù)據(jù)的流通和利用；跨學(xué)科合作將計(jì)算機(jī)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)等多學(xué)科知識(shí)融合，推動(dòng)技術(shù)的創(chuàng)新。9.人工智能健康模型的評(píng)估指標(biāo)包括以下哪些？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差答案：ABCD。準(zhǔn)確率用于衡量模型預(yù)測(cè)正確的比例；召回率表示模型正確預(yù)測(cè)正樣本的比例；F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)；均方誤差常用于回歸模型的評(píng)估，衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差。10.以下哪些屬于人工智能在醫(yī)療服務(wù)流程優(yōu)化中的應(yīng)用？A.智能預(yù)約掛號(hào)B.醫(yī)療資源分配優(yōu)化C.患者分流與導(dǎo)診D.醫(yī)療費(fèi)用結(jié)算答案：ABC。智能預(yù)約掛號(hào)可以提高掛號(hào)效率，減少患者等待時(shí)間；醫(yī)療資源分配優(yōu)化能夠合理安排醫(yī)院的床位、設(shè)備等資源；患者分流與導(dǎo)診幫助患者快速找到合適的科室和醫(yī)生。醫(yī)療費(fèi)用結(jié)算主要涉及財(cái)務(wù)系統(tǒng)，人工智能在這方面的應(yīng)用相對(duì)較少。判斷題1.人工智能在健康領(lǐng)域的應(yīng)用可以完全取代醫(yī)生的工作。（×）雖然人工智能在健康領(lǐng)域有很多應(yīng)用，但醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)、人文關(guān)懷和綜合判斷能力是不可替代的，它只能輔助醫(yī)生工作，而不能完全取代。2.所有的人工智能健康模型都具有良好的可解釋性。（×）一些黑盒模型（如深度學(xué)習(xí)模型）內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，難以解釋其決策過(guò)程，并非所有模型都具有良好的可解釋性。3.可穿戴設(shè)備收集的健康數(shù)據(jù)可以直接用于人工智能模型的訓(xùn)練，無(wú)需進(jìn)行預(yù)處理。（×）可穿戴設(shè)備收集的數(shù)據(jù)可能存在噪聲、缺失值等問(wèn)題，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征選擇等預(yù)處理步驟，才能用于模型訓(xùn)練。4.人工智能在藥物研發(fā)中可以獨(dú)立完成所有的工作。（×）人工智能在藥物研發(fā)中能發(fā)揮重要作用，但藥物研發(fā)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，需要多學(xué)科的專業(yè)知識(shí)和人員參與，人工智能不能獨(dú)立完成所有工作。5.保障患者數(shù)據(jù)隱私只需要依靠技術(shù)手段，不需要法律和倫理的約束。（×）保障患者數(shù)據(jù)隱私需要技術(shù)手段、法律和倫理的共同約束，法律可以規(guī)范數(shù)據(jù)的使用和管理，倫理則從道德層面引導(dǎo)人們正確對(duì)待患者數(shù)據(jù)。6.人工智能健康模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多越好，不需要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量。（×）數(shù)據(jù)質(zhì)量是模型訓(xùn)練的關(guān)鍵，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)即使數(shù)量很多，也可能導(dǎo)致模型性能下降，因此需要同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量。7.人工智能在健康領(lǐng)域的應(yīng)用不會(huì)引發(fā)倫理和法律問(wèn)題。（×）人工智能在健康領(lǐng)域的應(yīng)用會(huì)引發(fā)諸多倫理和法律問(wèn)題，如責(zé)任界定、算法偏見(jiàn)、隱私保護(hù)等，需要加以重視和解決。8.基于人工智能的影像診斷系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生進(jìn)行影像診斷。（×）雖然人工智能影像診斷系統(tǒng)有較高的準(zhǔn)確性，但醫(yī)生的專業(yè)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)在影像診斷中仍然起著重要作用，不能完全被替代。9.人工智能在健康管理中只能提供一般性的健康建議，無(wú)法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)。（×）人工智能可以根據(jù)個(gè)人的健康數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣等信息提供個(gè)性化的健康建議和管理方案。10.人工智能健康模型的評(píng)估只需要考慮準(zhǔn)確率這一個(gè)指標(biāo)。（×）人工智能健康模型的評(píng)估需要綜合考慮多個(gè)指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，以全面衡量模型的性能。簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述人工智能在醫(yī)療影像診斷中的優(yōu)勢(shì)。人工智能在醫(yī)療影像診斷中的優(yōu)勢(shì)主要有：-高效性：能夠快速處理大量的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，在短時(shí)間內(nèi)完成診斷分析，提高診斷效率，減少患者等待時(shí)間。-準(zhǔn)確性：通過(guò)對(duì)大量影像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠檢測(cè)到微小的病灶和異常特征，有助于提高診斷的準(zhǔn)確性，減少漏診和誤診。-一致性：不會(huì)受到疲勞、情緒等因素的影響，在不同時(shí)間和不同病例上能夠保持一致的診斷標(biāo)準(zhǔn)。-輔助診斷：為醫(yī)生提供第二意見(jiàn)，幫助醫(yī)生更全面地分析影像，尤其是在復(fù)雜病例的診斷中提供參考。2.分析人工智能在健康領(lǐng)域面臨的數(shù)據(jù)隱私與安全問(wèn)題及解決措施。問(wèn)題：-數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)：健康數(shù)據(jù)包含患者的敏感信息，一旦泄露會(huì)對(duì)患者造成嚴(yán)重影響。數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、傳輸和處理過(guò)程中都可能被非法獲取。-數(shù)據(jù)濫用問(wèn)題：數(shù)據(jù)可能被用于未經(jīng)患者同意的目的，如商業(yè)營(yíng)銷等。-算法偏見(jiàn)導(dǎo)致的不公平：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏差，可能導(dǎo)致模型對(duì)某些群體產(chǎn)生不公平的判斷，影響患者的權(quán)益。解決措施：-技術(shù)層面：采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，防止數(shù)據(jù)泄露；使用訪問(wèn)控制技術(shù)，限制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限，只有授權(quán)人員才能訪問(wèn)。-管理層面：建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理制度，規(guī)范數(shù)據(jù)的使用和共享流程，明確數(shù)據(jù)使用的目的和范圍。-法律層面：制定相關(guān)的法律法規(guī)，對(duì)數(shù)據(jù)隱私和安全進(jìn)行保護(hù)，對(duì)數(shù)據(jù)濫用等違法行為進(jìn)行懲處。-倫理層面：加強(qiáng)對(duì)從業(yè)人員的倫理教育，提高他們對(duì)數(shù)據(jù)隱私和安全的重視程度。3.說(shuō)明人工智能在健康管理中的應(yīng)用方式和作用。應(yīng)用方式：-健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警：通過(guò)可穿戴設(shè)備等收集人體的生理數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)健康狀況，當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時(shí)及時(shí)發(fā)出預(yù)警。-個(gè)性化健康建議：根據(jù)個(gè)人的健康數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣、基因信息等，為用戶提供個(gè)性化的運(yùn)動(dòng)、飲食、睡眠等方面的建議。-疾病康復(fù)指導(dǎo)：為疾病康復(fù)期的患者制定個(gè)性化的康復(fù)計(jì)劃，并通過(guò)智能設(shè)備進(jìn)行康復(fù)過(guò)程的監(jiān)測(cè)和指導(dǎo)。-健康保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：幫助保險(xiǎn)公司評(píng)估投保人的健康風(fēng)險(xiǎn)，制定合理的保險(xiǎn)費(fèi)率。作用：-提高健康管理的效率和質(zhì)量：能夠快速準(zhǔn)確地處理大量健康數(shù)據(jù)，提供科學(xué)的健康建議，提高健康管理的效果。-促進(jìn)疾病的預(yù)防：通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，幫助人們及時(shí)發(fā)現(xiàn)健康問(wèn)題，采取預(yù)防措施，降低疾病的發(fā)生率。-改善患者的康復(fù)效果：為康復(fù)患者提供專業(yè)的指導(dǎo)，有助于提高康復(fù)的速度和質(zhì)量。-優(yōu)化健康保險(xiǎn)業(yè)務(wù)：合理評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，降低保險(xiǎn)公司的賠付風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)為投保人提供更合適的保險(xiǎn)產(chǎn)品。4.簡(jiǎn)述人工智能健康模型訓(xùn)練的一般步驟。人工智能健康模型訓(xùn)練的一般步驟如下：-數(shù)據(jù)收集：收集與健康相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括電子病歷、醫(yī)療影像、生理信號(hào)等，確保數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。-數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除噪聲和異常值；進(jìn)行特征選擇，篩選出對(duì)模型有重要影響的特征；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理，使數(shù)據(jù)具有可比性。-模型選擇：根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求選擇合適的模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、支持向量機(jī)等。-模型訓(xùn)練：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，使用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)不斷調(diào)整模型的參數(shù)，使模型在訓(xùn)練集上的性能達(dá)