回归模型中存在多重共线性,你如何解决这个问题()
1.去除这两个共线性变量
2.我们可以先去除一个共线性变量
3.计算VIF(方差膨胀因子),采取相应措施
4.为了避免损失信息,我们可以使用一些正则化方法,比如,岭回归和lasso回归
A. 1
B. 2
C. 2和3
D. 2,3和4
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训练决策树模型,属性节点的分裂,具有最大信息增益的图是下图的哪一个()
A. Outlook
B. Humidity
C. Windy
D. Temperature
对于k折交叉验证,以下对k的说法正确的是()
A. k越大,不一定越好,选择大的k会加大评估时间
B. 选择更大的k,就会有更小的bias(因为训练集更加接近总数据集)
C. 在选择k时,要最小化数据集之间的方差
D. 以上所有
对数几率回归(logisticsre gression)和一般回归分析有什么区别()
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
模型的高bias是什么意思,我们如何降低它()
A. 在特征空间中减少特征
B. 在特征空间中增加特征
C. 增加数据点
D. B和C
E. 以上所有
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