A.哑变量处理
B.虚拟变量处理
C.在modeler中可以不用处理,但是要关注软件的处理方式
D.都可以不用处理
第1题
B.自变量为连续变量
C.自变量既可以是连续变量也可以是分类变量
D.因变量为分类变量
E.因变量为连续变量
第2题
对某二分类模型,求解Logistic回归得到,若有样本点,,如两个值对应的因变量都被预测为0,则阈值可能为( )
A、0.4
B、0.5
C、0.6
D、0.7
第9题
本案例搜集无人飞行器运行状态与操控指令类别的数据,状态变量(自变量)x1-x9,为连续变量;操控变量(因变量)y为逻辑变量。问题1-4中考虑y为0-1变量,即二分类问题。问题5进一步考虑y为三元逻辑变量问题。 本例使用sklearn库进行分析,按以下各题要求,先进行数据分析,再根据运行结果答题。答题时选择与运行结果最为接近的数值。 1,二分类问题,对训练集(文件名:shuttle_train_binary.csv)进行Logistic回归,采用默认参数设置,为计算回归参数,运行model. coef_命令,得到的前两个分量的数值结果分别为( ) A. 12,-3 B. 5,-6 C. -2,-7 D. 16,-5 2.. 对训练集最后一行数据,计算y=0的概率,其数值最接近以下哪一项( ) A. 0.90 B. 0.92 C. 0.94 D. 0.96 E. 0.98 3. 将第1小题训练的结果对测试集(文件名:shuttle_test_binary.csv)进行验证,计算测试集中y=1数据的召回率,其结果为( ) A. 0.81 B. 0.84 C. 0.87 D. 0.9 E. 0.95 4. 继续对测试集进行验证,计算AUC的数值结果为( ) A. 0.99 B. 0.97 C. 0.95 D. 0.93 E. 0.90 5. 考虑三分类问题,对训练集(文件名:shuttle_train_ternary.csv)进行Logistic回归,分类方法采用多元逻辑回归(multi_class='multinomial'),求解算法设为solver='sag',其余参数采用默认设置。对回归结果计算其误判矩阵(confusion_matrix),则y=1的数据中被误判为其他两类的数据个数为( ) A. 450 B. 478 C. 500 D. 540
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