A.模型的整体预测准确率很高,因此可以认为模型结果是可靠的
B.有必要进一步查看混淆矩阵
C.有必要查看正负样本比例
D.反欺诈问题中,运用简单随机抽样是欠妥的
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A.A
B.B
C.C
D.无法判断
A.任何情况下,临界值都是0.5。当p≥0.5,其分类取1;p<0.5,其分类取0
B.p是相对概率
C.p的取值在0至1之间
D.被称为odds
A.逻辑回归是无监督学习
B.逻辑回归是有监督学习
C.逻辑回归是非线性回归
D.逻辑回归的输出是介于0到1之间的值
A.正态性
B.共线性
C.同方差
D.过拟合
A.修正R2
B.R2
C.SSE
D.SSR
A.此自变量与因变量不存在线性相关性
B.此自变量与其他自变量不存在线性相关性
C.此模型存在非常严重的共线性
D.此多元回归模型的R2
A.对因变量取自然对数
B.对自变量取自然对数
C.将模型的常数项强制为0
D.对因变量乘以某一个系数a,进行放大或者缩小
A.相同
B.相反
C.无关
D.相同的概率与R2呈正比
A.层次聚类之前需要先给出聚类的数量
B.层次聚类之前需要先给出各个类别的初始类中心
C.层次聚类之后,模型能给出唯一的分类类别数量
D.层次聚类之后,类别数量需要参考聚类过程给出
A.估计因子载荷矩阵
B.进行因子旋转
C.估计特殊因子得分
D.估计公共因子(因子得分)
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