A.变量剔除
B.降维
C.更换模型
D.增添交互效应
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A.朴素贝叶斯
B.线性回归
C.卷积神经网络
D.因子分析
A.K-Means
B.PCA
C.随机森林
D.KNN
A.模型的正确率(accurate)
B.模型的泛化能力(general)
C.模型的稳定性(stable)
D.模型的易理解性
A.朴素贝叶斯
B.决策树
C.主成分分析法
D.K-Means
A.分类(Classification)
B.聚类(Clustering)
C.回归(Regression)
D.关联(Association)
A.分类(Classification)
B.聚类(Clustering)
C.回归(Regression)
D.关联(Association)
A.组内离差平方和除以组间离差平方和
B.组间离差平方和除以组内离差平方和
C.组间离差平方和除以总离差平方和
D.组间均方除以总均方
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
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