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单选题 以下哪个应用场景不适合采用逻辑回归分类算法? (单选题)
学科：机器学习基础
时间：2023-11-06 02:25:58
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题目1单选题
关于机器学习的定义和用途,下列说法错误的是( ) (单选题)A. 机器学习是一类用于自动化分析数据的工具的总称B. 利用机器学习,我们可以从数据中发现一些规律或模式C. 机器学习是一个分析工具,可以自动化分析任何数据D. 利用机器学习发现的规律或模式可以预测未来的数据,或者进行一些决策
题目2单选题
哪个指标可以用于评估分类算法? (单选题)A. MAEB. MSEC. R2D. F1
题目3单选题
对于训练好的模型,若在训练集上表现差,在测试集上表现同样很差,这可能是()导致的. (单选题)A. 过拟合B. 欠拟合C. 刚好拟合D. 以上都不是
题目4单选题
以下哪个应用场景不适合采用逻辑回归分类算法? (单选题)A. 房价走势预测B. 芯片不良率分类预测C. 学生录取可能性分类预测D. 心脏病分类预测
题目5单选题
假设对给定数据应用了Logistic回归模型,并获得了训练精度X和测试精度Y.现在要在同一数据中添加一些新特征,以下哪些是错误的选项.注:假设剩余参数相同. (单选题)A. 训练精度提高B. 训练准确度提高或保持不变C. 测试精度提高或保持不变D. 训练精度降低
题目6单选题
下列关于逻辑回归中激活函数说法不正确的是 (单选题)A. 常用的激活函数有Sigmoid函数、Relu函数B. Sigmoid函数可以将负无穷到正无穷的范围转换为0~1之间C. Sigmoid函数的表达式为D. 逻辑回归中使用激活函数的目的是减少误差
题目7单选题
假设你在训练一个线性回归模型,以下哪项是正确的?1.数据越少越易过拟合2.假设区间小则易欠拟合 (单选题)A. 都是错的B. 1是错的,2是对的C. 1是对的,2是错的D. 都是对的
题目8单选题
决策树作为一种的机器学习算法,可以利用树形结构解决分类和回归问题.下面关于决策树算法说法错误的是 (单选题)A. 常见的决策树算法包括ID3、C4.5和CART算法B. C4.5算法中属性选择使用信息增益率,避免了对属性值多的属性过度敏感C. CART算法的基尼指数与ID3算法的信息增益都是用于属性选择D. 信息增益、信息增益率、基尼指数的计算结果不会影响决策树结构
题目9单选题
ID3算法在实际场景中会存在一些问题,下列哪项不是ID3算法的问题 (单选题)A. 对属性值多的属性过度敏感B. 无法处理连续型属性C. 值缺失问题D. 计算效率低
题目10单选题
假设你训练SVM后,得到一个线性决策边界,你认为该模型欠拟合.假如你想修改SVM的参数,同时达到模型不会欠拟合的效果,应该怎么做? (单选题)A. 增大参数CB. 减小参数CC. 改变C并不起作用D. 以上均不正确
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