试卷相关题目
- 1下列关于Ridge回归的说法正确的有( )。
A.若λ=0,则等价于一般的线性回归
B.若λ=0,则不等价于一般的线性回归
C.若λ=+∞,则得到的权重系数很小,接近于零
D.若λ=+∞,则得到的权重系数很大,接近与无穷大
开始考试点击查看答案 - 2可作为决策树选择划分属性的参数有( )。
A.信息增益
B.信息增益率
C.基尼指数
D.密度函数
开始考试点击查看答案 - 3预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开,则会导致的结果有( )。
A.显著减少训练时间开销
B.显著减少测试时间开销
C.降低过拟合风险
D.提高欠拟合风险
E."
开始考试点击查看答案 - 4下列关于决策树的优点的描述正确的是()
A.可读性强
B.分类速度快
C.只用于回归问题
D.是无监督学习
开始考试点击查看答案 - 5决策树在( )情况下会导致递归返回。
A.当前节点包含的样本全属于同一类
B.当前属性集为空
C.当前节点包含的样本集合为空
D.所有样本在所有属性上取值相同
E."
开始考试点击查看答案 - 6重新划分样本到正例类和反例类。下列说法正确的有( )。
A.增加阈值不会提高召回率
B.增加阈值会提高召回率
C.增加阈值不会降低查准率
D.增加阈值会降低查准率
开始考试点击查看答案 - 7下列关于AUC面积的描述正确的有( )。
A.AUC被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积
B.AUC面积的值大于1
C.AUC面积的值等于0.5时,真实性最低,无应用价值
D.AUC面积的值越接近1.0,检测方法真实性越高
开始考试点击查看答案 - 8HighBias (高偏差)的解决方式有( )。
A.Boosting
B.复杂模型(非线性模型、增加神经网络中的层)
C.更多特征
D.以上选项都不正确
开始考试点击查看答案 - 9关于特征向量的缺失值处理方式如下:缺失值较多,直接将该特征舍弃掉,否则可能会带入较大的noise,对结果造成不良影响;缺失值较少,其余的特征缺失值都在10%以内,可以采取的处理方式有( )。
A.把NaN直接作为一个特征,假设用0表示
B.用均值填充
C.用随机森林等算法预测填充
D.以上选项都不正确
开始考试点击查看答案 - 10如果将A、B、C三个分类器的P-R曲线画在一个图中,其中A、B的P-R曲线可以完全包含住C的P-R曲线,A、B的P-R曲线有交点,A、B、C的平衡点分别 为0.79、0.66. 0.58,则下列说法中正确的有( )。
A.学习器A的性能优于学习器C
B.学习器A的性能优于学习器B
C.学习器B的性能优于学习器C
D.学习器C的姓能优于学习器B
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