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线性回归模型如存在唯一解,必然可以令模型在训练集上的均方误差为0.
选项:
A:正确;
B:错误
发布时间:
2024-05-13 09:52:22
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1.
非线性回归模型的随机误差项为加性误差项时,模型可以线性化。选项: A:正确; B:错误
2.
读取附件提供的数据集。将数据集中的24个样本拆分成训练集和测试集,其中训练集18个,测试集6个。使用训练集建立多个自变量x1—x5和因变量y之间的多元线性回归模型。分别计算该模型在训练集和测试集上的均方根误差(RMSE)并输出。
3.
对于多元线性回归方法,叙述正确的是 选项: A:均方误差MSE和均方根误差RMSE是检验模型拟合优度的评的值据 B:当有多个自变量可以同时影响因变量时,可以考虑建立多元线性回归模型 C:多元线性回归模型中的自变量和因变量都要求是连续型变量 D:多元线性回归模型的参数估计方法使用加权最小二乘法
4.
关于欠拟合(under-fitting),下面哪个说法是正确的?@ 简单来说,欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况 选项: A: 训练误差较大,测试误差较小 B: 训练误差较小,测试误差较大 C: 训练误差较大,测试误差较大 D: 训练误差较小,测试误差较小
5.
在求解线性规划问题时,下列情况下表明线性规划模型存在最优解:唯一解、多重解和有无界解。选项: A:正确; B:错误
6.
在模型拟合分析中,均方误差(MSE)是一种常用的评估回归模型预测效果的指标,计算公式为()。
7.
下面有关模型拟合的说法,正确的是 选项: A:模型在训练集上的表现好,在测试集上表现也好 B:模型在训练集上的表现不好,在测试集上表现也不好 C:模型在训练集上的表现好,在测试集上表现不好 D:模型在训练集上的表现不好,在测试集上表现好
8.
单选]关于一元线性回归模型的说法错误的是() 选项: A:根据自变量的多少,回归模型可以分为-元回归模型和多元回归模型 B:根据是否是线性,回归模型可以分为线性回归模型和非线性回归模型 C:回归模型可以用描述因变量Y如何依赖自变量x和误差项e的方程来表示 D:一元线性回归方程的图示是一条直线,Bo是回归直线的斜率,B1,是回归直线的截距
9.
所谓欠拟合,是指机器学习模型在训练集和测试集上均表现较差。所谓过拟合,是指所设计的模型过于复杂,其在训练集上表现很好,但在测试集上表现很差。() 选项:A、正确B、错误
10.
在求解线性规划问题时,唯一解、多重解和有无界解都表明线性规划模型存在最优解。
11.
训练得到一个模型后,该模型在训练集上的准确率达到98%,在测试集上的准确率为20%,则下列说法正确的是() 选项: A、该模型发生了欠拟合 B、要提升该模型在测试集上的准确率,可以收集更多训练数据样本 C、该模型发生了过拟合 D、要提升该模型在测试集上的准确率,可以尝试简化网络结构 E、该模型的泛化效果很差
12.
关于模型误差,下列哪种说法是错误的()。A.通常将模型的预测输出与真实输出之间的差异称为误差B.训练集上的误差称为经验误差或训练误差C.新样本上的误差称为泛化误差D.模型的泛化误差越小,表示模型出现过拟合的可能性越大
13.
常用的回归模型评价指标有()?A.平均绝对误差B.决定系数C.均方根误差D.均方误差
14.
非线性回归模型,按其形式和估计方法的不同,可以分为()。Ⅰ.非标准线性回归模型Ⅱ.可线性化的非线性回归模型Ⅲ.不可线性化的非线性回归模型Ⅳ.非回归模型 选项:A、Ⅱ、ⅢB、Ⅰ、Ⅲ、ⅣC、Ⅰ、Ⅱ、ⅢD、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
15.
常见的学习模型有分类模型、回归模型和聚类模型。其回归模型又可以分为线性模型和非线性模型。
16.
非线性回归模型,按其形式和估计方法的不同,可以分为()Ⅰ非标准化回归模型Ⅱ可线性化的非线性回归模型Ⅲ不可线性化的非线性回归模型Ⅳ非回归模型 选项:A:Ⅱ、Ⅲ B:Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ C:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ D:Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
17.
非线性回归模型,按其形式和估计方法的不同,可以分为()Ⅰ非标准化回归模型Ⅱ可线性化的非线性回归模型Ⅲ不可线性化的非线性回归模型Ⅳ非回归模型 选项:A:Ⅱ、ⅢB:Ⅰ、Ⅲ、ⅣC:Ⅰ、Ⅱ、ⅢD:Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
18.
(单选题)在多元线性回归中,多重共线性指的是什么? ( C ) 选项: A: 回归模型中存在非线性关系 B: 回归模型中存在较大的残差 C: 自变量之间存在高度相关性 D: 回归模型无法拟合数据
19.
( )常用于回归模型性能的度量。 选项: A、精度 B、准确率 C、召回率 D、均方误差
20.
在深度学习中,什么是欠拟合(Underfitting)? 选项: A:模型在训练集上表现很好,在测试集上表现不佳 B:模型过于复杂,过度拟合训练数据 C:模型过于简单,无法捕捉数据的复杂关系 D:模型的训练误差很小
21.
过拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差
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