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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
线性回归和逻辑回归是解决回归问题的两大算法
B:逻辑回归只能解决二分类问题,但通过多个逻辑回归模型可以解决多分类问题
C:逻辑回归使用阶跃函数sgn)来将连续值转化为二分类结果
D:逻辑回归使用交叉熵做损失函数
逻辑回归必须对缺失值做预处理
B:逻辑回归要求自变量和目标变量是线性关系
C:逻辑回归比决策树,更容易过度拟合
D:逻辑回归只能做2值分类,不能直接做多值分类
逻辑回归只能做2值分类,不能直接做多值分类
B:逻辑回归的估计方法是最小二乘法
C:逻辑回归比神经网络,更不容易过度拟合
D:逻辑回归要求自变量和目标变量是线性关系
A.逻辑回归必须对缺失值做预处理;
B.逻辑回归要求自变量和目标变量是线性关系
C.逻辑回归比决策树,更容易过度拟合
D.逻辑回归只能做2值分类,不能直接做多值分类
选项: A: B: C: D: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
回归模型
B:估计的回归方程
C:回归方程
D:经验回归方程