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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

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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更多“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”相关的问题

第1题

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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第2题

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

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第3题

对于信息增益,决策树分裂节点,下面说法正确的是()1.纯度高的节点需要更多的信息去区分2.信息增益可以用”1比特-熵”获得3.如果选择一个属性具有许多归类值,那么这个信息增益是有偏差的

A.1

B.2

C.2和3

D.所有以上

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第4题

下图是同一个SVM模型,但是使用了不同的径向基核函数的gamma参数,依次是g1,g2,g3,下面大小比较正确的是()

A.g1>g2>g3

B.g1=g2=g3

C.g1

D.g1>=g2>=g3

E.g1<=g2<=g3

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