A.R-Squared B.Adjusted R-Squared C.F Statistics D.RMSE/MSE/MAE
判断题Lasso回归更容易得到稀疏的回归系数,有利于舍弃冗余或无用特征,适用于特征选择。Ridge回归又称岭回归,它是普通线性回归加上L2正则项,用来防止训练过程中出现的过拟合。
单项选择题在线性回归分析中,关于残差(Residuals)说法正确的是哪个?()
A.残差均值总是为零B.残差均值总是小于零C.残差均值总是大于零
判断题使用校正决定系数(Adjusted R-Square)抵消样本数量对R-Square的影响可以确定这个特征的意义。校正决定系数(AdjustedR-Square)取值范围在[0,1]之间,越大越好。
单项选择题在一个线性回归问题中,我们使用R平方(R-Squared)来判断拟合度。此时,如果增加一个特征,模型不变,则下面那种说法是正确的?()
A.如果R-Squared增加,则这个特征有意义 B.如果R-Squared减小,则这个特征没有意义 C.仅看R-Squared单一变量,无法确定这个特征是否有意义
判断题在选择合适的多项式阶数进行建模时,如果阶数过大,模型就会更加复杂,容易发生过拟合;如果阶数较小,模型就会过于简单,容易发生欠拟合。