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逻辑回归必须对缺失值做预处理
B:逻辑回归比决策树,更容易过度拟合
C:逻辑回归要求自变量和目标变量是线性关系
D:逻辑回归只能做2值分类,不能直接做多值分类
逻辑回归中的因变量和自变量均为分类变量
B:逻辑回归中因变量为分类变量
C:逻辑回归中自变量为分类变量
D:逻辑回归中,因变量和自变量均为连续型变量
逻辑回归由线性回归和Sigmoid 函数组成
B:逻辑回归本身解决二分类问题,但通过One-VS-Rest 可以实现多分类
C:逻辑回归又称逻辑斯特回归,因为其引入了逻辑斯特函数
D:逻辑回归和线性回归是解决回归问题最常使用的两个方案
以下关于机器学习中分类模型 与回归模型 说法,哪一项说法是正确的?
选项: A:对回归问题和分类问题的评价,最常用的都是准确率和召回率。
B:输出变量为有限个离散变量的预测问题是回归问题,输出产量为连续变量的预测问题是分类问题。
C:回归问题知分类问题都有可能发过拟合
D:逻辑回归是一种典型的回归模型
输出变量为有限个离散变量的预测问题是回归问题;输出变量为连续变量的预测问题是分类问题。
B:对回归问题和分类问题的评价,最常用的指标都是准确率和召回率。
C:回归问题和分类问题都有可能发生过拟合。
D:逻辑回归是一种典型的回归模型。
对回归问题和分类问题的评价,最常用的指标都是准确率和召回率
B:输出变量为有限个离散变量的预测问题是回归问题,输出变量为连续变量的预测问题是分类问题
C:回归问题知分类问题都有可能发生过拟合
D:逻辑回归是一种典型的回归模型
线性回归
B:逻辑回归
C:贝叶斯算法
D:K-近邻算法
决策树
B:SVM
C:神经网络
D:随机森林
E:逻辑回归 F:KNN