以下不属于分类器评价或比较尺度的有？（）

单项选择题以下不属于分类器评价或比较尺度的有？（）

A.预测准确度
B.查全率
C.模型᧿述的简洁度
D.计算复杂度

1.单项选择题基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？（）

A.Adaboost
B.GBDT
C.XGBOOST
D.随机森林

2.单项选择题关于逻辑回归对特征进行离散化，说法错误的是？（）

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

3.单项选择题假如我们使用非线性可分的SVM目标函数作为最优化对象，我们怎么保证模型线性可分？（）

A.设C=1
B.设C=0
C.设C=无穷大
D.以上都不对

4.单项选择题对于神经网络的说法，下面正确的是？（）

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

5.单项选择题关于多层前向BP网络的特点，不正确的是？（）

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

6.单项选择题在决策树算法中，ID3使用哪个度量来进行特征的选择？（）

A.信息熵
B.信息增益比
C.信息增益
D.Gini指数

7.单项选择题多元线性回归分析中，ESS反映了？（）

A.因变量观测值总变差的大小
B.因变量回归估计值总变差的大小
C.因变量观测值与估计值之间的总变差
D.关于YX的编辑变化

8.单项选择题基于Bagging的集成学习，其代表算法有？（）

A.Adaboost
B.GBDT
C.XGBOOST
D.随机森林

9.单项选择题下列不是SVM核函数的是？（）

A.多项式核函数
B.logistic核函数
C.径向基核函数
D.Sigmoid核函数

10.单项选择题用于分类与回归应用的主要算法有？（）

A.Apriori算法、HotSpot算法
B.RBF神经网络、K均值法、决策树
C.K均值法、SOM神经网络
D.决策树、BP神经网络、贝叶斯