A.对数几率回归是设计用来预测事件可能性的
B.对数几率回归可以用来度量模型拟合程度
C.对数几率回归可以用来估计回归系数
D.以上所有

A.准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率
B.查全率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率
C.正确率、查全率和F值取值都在0和1之间，数值越接近0，查准率或查全率就越高
D.为了解决准确率和查全率冲突问题，引入了F1分数

A.0.013
B.0.80
C.0.40
D.0.60

A.预测准确度
B.查全率
C.模型᧿述的简洁度
D.计算复杂度

A.Adaboost
B.GBDT
C.XGBOOST
D.随机森林

A.离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代
B.稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展
C.离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性
D.特征离散化后，模型会变得不稳定

A.设C=1
B.设C=0
C.设C=无穷大
D.以上都不对

A.增加神经网络层数，可能会增加测试数据集的分类错误率
B.减少神经网络层数，总是能减小测试数据集的分类错误率
C.增加神经网络层数，总是能减小训练数据集的分类错误率
D.增加神经网络层数，不能减小训练数据集的分类错误率

A.数学理论已证明其具有实现任何复杂非线性映射的功能，使得它适合求解内部机制复杂的问题
B.能通过学习带正确答案的实例集自动ᨀ取合理的求解规则，既具有自学习能力
C.具有一定的推广概况能力
D.算法学习速度很快

A.信息熵
B.信息增益比
C.信息增益
D.Gini指数