abc_138的博客

一 解决问题流程：o 了解场景和目标o 了解评估准则o 认识数据o 数据预处理(清洗，调权)o 特征工程o 模型调参o 模型状态分析o 模型融合二  数据预处理（1） 数据清洗              a: 不可信的样本丢掉              b: 缺省值极多的字段考虑不用  (2)    数据采样            a:下/上采样...

1、使用k=1的knn算法, 下图二类分类问题, “+” 和 “o” 分别代表两个类, 那么, 用仅拿出一个测试样本的交叉验证方法, 交叉验证的错误率是多少：A 0%B 100%C 0%到100D  以上都不是正确答案是： B解析：knn算法就是, 在样本周围看k个样本, 其中大多数样本的分类是A类, 我们就把这个样本分成A类. 显然, k=1 的knn在上图...

笔试题： 1、下列时间序列模型中,哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测。A  AR模型B  MA模型C  ARMA模型D  GARCH模型正确答案是：D解析：AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点），所以其本质类似于插值。MA模型(moving average model)滑动平均模型，其中使用趋势移动平均...

1、假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题，如下图所示，这些用红色圆圈起来的点表示支持向量,如果移除这些圈起来的数据，决策边界（即分离超平面）是否会发生改变？如果移除这些圈起来的数据，决策边界（即分离超平面）是否会发生改变？A YesB No正确答案是： B解析：从数据的分布来看，移除那三个数据，决策边界不会受影响。2、如果将数据中除圈起来的三个点以外...

1、下面是三个散点图（A，B，C，从左到右）和和手绘的逻辑回归决策边界。正则化项惩罚度最高的是？A AB BC CD 都具有相同的正则化正确答案是：A解析： 因为正则化意味着更多的罚值和图A所示的较简单的决策界限。2、下图显示了三个逻辑回归模型的AUC-ROC曲线。不同的颜色表示不同超参数值的曲线。以下哪个AUC-ROC会给出最佳结果？A 黄色B ...

1、Logistic回归分类器是否能对下列数据进行完美分类？注：只可使用X1和X2变量，且只能使用两个二进制值（0,1）。A 是B 否C 不确定D 都不是正确答案是： B解析：逻辑回归只能形成线性决策面，而图中的例子并非线性可分的。2、假设对给定数据应用了Logistic回归模型，并获得了训练精度X和测试精度Y。现在要在同一数据中添加一些新特征，以下哪些是错误的选项。...

1、在线性回归问题中，我们用“R方”来衡量拟合的好坏。在线性回归模型中增加特征值并再训练同一模型。下列哪一项是正确的？A 如果R方上升，则该变量是显著的B 如果R方下降，则该变量不显著C 单单R方不能反映变量重要性，不能就此得出正确结论D 都不正确正确答案是：C解析：单单R方不能表示变量显著性，因为每次加入一个特征值，R方都会上升或维持不变。但在“调整R方”的情况下这也有误（如果特...

1、若两个变量相关，它们之间一定有线性关系吗？A 是B 否正确答案是： B解析：不是必要条件，二者可以没有线性关系2、相关变量的相关系数可以为零，对吗？A 是B 否正确答案是：A3、假设对数据提供一个逻辑回归模型，得到训练精度X和测试精度Y。在数据中加入新的特征值，则下列哪一项是正确的？提示：其余参数是一样的A 训练精度总是下降B 训练精度总是上升或不变C 测试...