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机器学习
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数据集一般划分为训练集、验证集和测试集三部分,训练集用于建模,验证集(开发集)用于模型验证与矫正,测试集用于模型的最终评估。
(A)对
(B)错
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1
线性回归主要用于解决回归问题,其因变量是连续的值。
2
准确率是所有正确识别的样本占样本总量的比例。当所有类别都同等重要时,采用准确率最为简单直观。
3
dataframe中skew()函数的结果接近于0是,表示数据偏差比较________
4
训练/测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性,避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响,例如在分类任务中至少要保持样本的类别比例相似。
5
拟合优度越大,所拟合的回归方程越优
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