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[单选题]

对大规模数据集和存在大量且有时不相关特征的项来说，下列哪个方法更适用（)

A.随机森林

B.SVM

C.决策树

D.线性回归

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发布时间：2021-07-20

更多“对大规模数据集和存在大量且有时不相关特征的项来说，下列哪个方法更适用（)”相关的问题

第1题

按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且()

A.与回归值不相关

B.与被解释变量不相关

C.与随机误差项不相关

D.与残差项不相关

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第2题

以下哪种方法不属于于监督学习模型()

A.决策树

B.线性回归

C.关联分析

D.判别分析

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第3题

在一元线性回归分析中，对简单相关系数来说，结论正确的有()。

在一元线性回归分析中，对简单相关系数来说，结论正确的有（）。

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第4题

对于线性回归，我们应该有以下哪些假设？:()

A.找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感

B.线性回归要求所有变量必须符合正态分布

C.线性回归假设数据没有多重线性相关性

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第5题

对客户的生命周期进行分类主要使用以下哪个方法？（)

A.聚类分析

B.判别分析

C.逻辑回归

D.线性回归

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第6题

情感分析,消费者分类一般采用什么算法()

A.决策树

B.随机森林

C.SVM

D.朴素贝叶斯

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第7题

新闻分类，手写识别，图像识别一般采用什么算法()

A.决策树

B.随机森林

C.SVM

D.朴素贝叶斯

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第8题

用户流失分析，风险评估，电信气质预测一般采用什么算法()

A.决策树

B.随机森林

C.SVM

D.朴素贝叶斯

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第9题

下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？A.树的数量B.树的深度C.学习速率

下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？

A.树的数量

B.树的深度

C.学习速率

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