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单选题 在sklearn中使用Ridge()方法进行岭回归(L2正则化)是,如果alpha参数值增大,最有可能导致_____________
学科：机器学习（仅用来收作业）
时间：2023-11-12 09:51:56
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题目1单选题
建立一个模型,根据已知的多个变量值来预测其他某个变量值,属于机器学习的_________任务A. 分类B. 回归分析C. 聚类D. 信息检索
题目2单选题
一般来说,下列哪种方法常用来预测连续独立变量A. 线性回归B. 逻辑回归C. 线性回归和逻辑回归都可以D. 线性回归和逻辑回归都不行
题目3单选题
关于特征选择,下列对 Ridge 回归和 Lasso 回归说法正确的是A. Ridge 回归适用于特征选择B. Lasso 回归适用于特征选择C. 两个都适用于特征选择D. 以上说法都不对
题目4单选题
加入使用逻辑回归对样本进行分类,得到训练样本的准确率和测试样本的准确率.现在,在数据中增加一个新的特征,其它特征保持不变.然后重新训练测试.则下列说法正确的是________A. 训练样本准确率一定会降低B. 训练样本准确率一定增加(如果增加的是有效特征)或保持不变(如果增加的是无效特征)C. 测试样本准确率一定会降低D. 测试样本准确率一定增加(如果增加的是有效特征)或保持不变(如果增加的是无效特征)
题目5单选题
下面这张图是一个简单的线性回归模型,图中标注了每个样本点预测值与真实值的残差.计算 SSE 为多少? <img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/a5091f5dd37dd07de29d6dc508fe9d31.png">A. 3.02B. 0.75C. 1.01D. 0.604
题目6单选题
逻辑回归将输出概率限定在 [0,1] 之间.下列哪个函数起到这样的作用A. Sigmoid 函数<img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/d933f2228847067e93fba75959ce6726.png">B. tanh 函数<img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/9e1e7d65700568830fac8c1d842bf84d.png">C. ReLU 函数<img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/f74d2659df1654f6176a85e2f23348c3.png">D. Leaky ReLU 函数<img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/a262a1cf1daadc979685f188c8510eea.png">
题目7单选题
关于线性回归与逻辑回归的说法,正确的是__________A. 都是用于回归任务B. 都是用于分类任务C. 线性回归用于回归任务,逻辑回归用于分类任务D. 逻辑回归用于回归任务,线性回归用于分类任务
题目8单选题
在sklearn中,样本各特征值的偏差,可以用一个线性回归器对象的__________属性表示A. coef_B. intercept_C. predictD. fit
题目9单选题
在sklearn中使用Ridge()方法进行岭回归(L2正则化)是,如果alpha参数值增大,最有可能导致_____________A. 准确率下降,并且越容易出现过拟合B. 准确率上升,但是越容易出现过拟合C. 准确率上升,并且越不容易出现过拟合D. 准确率下降,但是越不容易出现过拟合
题目10单选题
以下回归中属于L2正则化的是___________________A. 线性回归B. 岭回归C. 套索回归D. 逻辑回归
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