独立同分布假设有助于模型泛化。（）

独立同分布假设有助于模型泛化。（）

A、正确

B、错误

正确答案：A

答案解析：独立同分布假设是指数据集中的每个样本都是独立抽取的，并且服从相同的概率分布。这一假设对模型泛化有帮助，原因如下：

提升模型稳定性：在独立同分布假设下，模型训练所使用的样本具有一致性和代表性。因为每个样本都来自相同分布，不存在某个局部特征或规律主导模型学习，使得模型学到的是普遍适用的模式，而不是特定于某些特殊样本的特征。例如在图像分类中，如果训练数据都符合独立同分布，模型就不会过度拟合于某一批特定光照、角度下的图像特征，从而在面对新的不同光照、角度的图像时，依然能够准确分类，提升了模型的稳定性和泛化能力。

保证统计推断有效性：从统计学角度，独立同分布的数据让模型能够基于合理的统计推断进行学习。模型可以通过对这些样本的学习，估计出总体的概率分布特征。当新样本同样来自这个分布时，模型基于之前学习到的特征和模式就能做出有效的预测，实现泛化。例如在预测客户购买产品的概率时，基于独立同分布的历史客户数据训练的模型，可以对新客户的购买行为进行较为准确的预测，因为新老客户的数据特征都遵循相同分布。