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,则下面说法正确的是()。
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。
D.以上说法都不对
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。
D.以上说法都不对
第1题
A.支持向量回归是将支持向量的方法应用到回归问题中
B.支持向量回归同样可以应用核函数求解线性不可分的问题
C.同分类算法不同的是,支持向量回归要最小化一个凹函数
D.支持向量回归的解是稀疏的
第5题
A.增加自变量后,模型包含的信息量增多,多重判定系数会随着自变量的增加而无限变大
B.增加自变量后,模型的预测误差会变小,从而减少残差平方和,此时回归平方和会变大
C.增加自变量后,各个自变量之前的相关关系更加紧密
D.增加自变量后,能使得所有自变量的系数显著
第7题
当0<r<1时,两个变量之间存在线性相关关系,那么在其散布图上()。
A.正相关
B.点子均匀分布在回归直线的两侧
C.回归直线两侧的点子数目基本一致
D.每点对于回归直线的距离是相同的
第11题
假设某公司销售业务中使用的订单格式如下:公司的业务规定:订单号是唯一的,每张订单对应一个订单号;一张订单可以订购多种产品,每一种产品可以在多个订单中出现;一张订单有一个客户,且一个客户可以有多张订单;每一个产品编号对应一种产品的品名和价格;每一个客户有一个确定的名称和电话号码。试根据上述表格和业务规则设计关系模式:R(订单号,订货日期,客户名称,客户电话,产品编号,品名,价格,数量)试回答下列问题:(1)出R的基本函数依赖集。(2)出R的候选码。(3)判断R最高可达到第几范式?为什么?(4)如果R不属于3NF,请将R分解成3NF模式集