第351章 布丁（1 / 1）

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psi为分类数据，取表示接受了新的教学方法指导，0表示没有接受新的教学方法指导；gpa表示学生平均积分点，为数值型数据；tu表示以往的学生成绩，为数值型数据。假如，想了解gpa、tu和psi对学生成绩是否有影响，以及预测学生学习成绩是否会提高，你会选择下述用哪个。

模型？为什么？（a线性回归b逻辑回归聚类d关联规则挖掘）你的选择：逻辑回归你的解释：逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的器学习算法。在这个情况下，我们的目标是预测学习成绩是否提高，这是一个二分类问题，即学习成绩提高或不提高。逻辑回归可以用来建立一个概率模型，根据给定的特征值（gpa、tu和psi），计算出学生成绩提高的概率。逻辑回归模型的输出是一个概率值，表示学生成绩提高的可能性。这使得我们能够根据学生的特征值进行预测，并判断他们学习成绩是否会提高。此外，逻辑回归还可以提供每个特征的权重系数，帮助我们理解各个特征对学生成绩的影响程度。线性回归(a线性回归)也可用于这个问题，但它更适用于连续数值型的目标变量的预测，而不是二分类问题。聚类(聚类)是无监督学习方法，不适用于这个情况。关联规则挖掘(d关联规则挖掘)通常用于发现数据中的频繁项集和关联关系，不太适合用于预测学生成绩的问题。因此，在给出的选项中，选择使用逻辑回归模型（b逻辑回归）是合适的，它可以用于预测学生学习成绩是否会提高，并了解gpa、tu和psi对学生成绩的影响程度。4、k-n算法在给定数据集上运行第一次后的结果为，数据集分为三个簇：ter：(,3)、(2,4)；ter2：(4,0)、(2,0)；ter3：(0,3)、(0,5)。样本(0,3)和ter2的质心之间的曼哈顿距离为：你的答案：5你的计算过程：ter2的质心：(4+2)\/2=3；0样本的坐标是(0,3)，ter2的质心是(3,0)。将给定的点代入公式，我们有：d=|3-0|+|0-3|=|3|+|-3|=3+3=6。

。。

bggg（包装法）：优势：bggg通过随有放回地对训练数据进行采样，每个基分类器独立训练，然后通过投票或平均等方式进行集成，能够有效降低过拟合风险，提高模型的泛化能力。它尤其适合在高方差的模型上使用，如决策树等。局限性：对于高偏差的模型来，bggg可能无法显着改善模型性能。此外，由于基分类器的独立性，bggg不容易处理存在较强相关性的数据，比如时间序列数据。使用场景：bggg通常用于分类和回归问题，在数据集较大且噪声相对较的情况下表现良好。2btg（提升法）：优势：btg通过迭代地训练一系列基分类器，并根据前一个分类器的性能对样本权重进行调整，使得基分类器逐渐关注于难以分类的样本。它能够有效提高模型的精度和泛化能力，尤其适合解决高偏差的问题。局限性：btg对噪声和异常值比较敏感，容易导致过拟合。此外，由于基分类器之间存在依赖关系，btg的训练过程相对较慢。使用场景：btg通常用于分类问题，在需要处理高偏差或低准确度的场景下表现出色。3stg（堆叠法）：优势：stg通过在多个基分类器上构建一个元分类器来进行集成，可以充分利用各个基分类器的预测结果，进一步提升性能。通过允许使用更复杂的元分类器，stg具有更强大的表达能力。局限性：stg的主要挑战在于选择合适的元特征以及使用交叉验证避免数据泄露。此外，stg通常需要更多的计算资源和时间来进行模型训练和预测。使用场景：stg适用于各类器学习问题，并且在数据集相对较大、前期已经进行了一定特征工程的情况下效果较好。最近转码严重，让我们更有动力，更新更快，麻烦你动动退出阅读模式。谢谢

psi为分类数据，取表示接受了新的教学方法指导，0表示没有接受新的教学方法指导；gpa表示学生平均积分点，为数值型数据；tu表示以往的学生成绩，为数值型数据。假如，想了解gpa、tu和psi对学生成绩是否有影响，以及预测学生学习成绩是否会提高，你会选择下述用哪个。

模型？为什么？（a线性回归b逻辑回归聚类d关联规则挖掘）你的选择：逻辑回归你的解释：逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的器学习算法。在这个情况下，我们的目标是预测学习成绩是否提高，这是一个二分类问题，即学习成绩提高或不提高。逻辑回归可以用来建立一个概率模型，根据给定的特征值（gpa、tu和psi），计算出学生成绩提高的概率。逻辑回归模型的输出是一个概率值，表示学生成绩提高的可能性。这使得我们能够根据学生的特征值进行预测，并判断他们学习成绩是否会提高。此外，逻辑回归还可以提供每个特征的权重系数，帮助我们理解各个特征对学生成绩的影响程度。线性回归(a线性回归)也可用于这个问题，但它更适用于连续数值型的目标变量的预测，而不是二分类问题。聚类(聚类)是无监督学习方法，不适用于这个情况。关联规则挖掘(d关联规则挖掘)通常用于发现数据中的频繁项集和关联关系，不太适合用于预测学生成绩的问题。因此，在给出的选项中，选择使用逻辑回归模型（b逻辑回归）是合适的，它可以用于预测学生学习成绩是否会提高，并了解gpa、tu和psi对学生成绩的影响程度。4、k-n算法在给定数据集上运行第一次后的结果为，数据集分为三个簇：ter：(,3)、(2,4)；ter2：(4,0)、(2,0)；ter3：(0,3)、(0,5)。样本(0,3)和ter2的质心之间的曼哈顿距离为：你的答案：5你的计算过程：ter2的质心：(4+2)\/2=3；0样本的坐标是(0,3)，ter2的质心是(3,0)。将给定的点代入公式，我们有：d=|3-0|+|0-3|=|3|+|-3|=3+3=6。

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bggg（包装法）：优势：bggg通过随有放回地对训练数据进行采样，每个基分类器独立训练，然后通过投票或平均等方式进行集成，能够有效降低过拟合风险，提高模型的泛化能力。它尤其适合在高方差的模型上使用，如决策树等。局限性：对于高偏差的模型来，bggg可能无法显着改善模型性能。此外，由于基分类器的独立性，bggg不容易处理存在较强相关性的数据，比如时间序列数据。使用场景：bggg通常用于分类和回归问题，在数据集较大且噪声相对较的情况下表现良好。2btg（提升法）：优势：btg通过迭代地训练一系列基分类器，并根据前一个分类器的性能对样本权重进行调整，使得基分类器逐渐关注于难以分类的样本。它能够有效提高模型的精度和泛化能力，尤其适合解决高偏差的问题。局限性：btg对噪声和异常值比较敏感，容易导致过拟合。此外，由于基分类器之间存在依赖关系，btg的训练过程相对较慢。使用场景：btg通常用于分类问题，在需要处理高偏差或低准确度的场景下表现出色。3stg（堆叠法）：优势：stg通过在多个基分类器上构建一个元分类器来进行集成，可以充分利用各个基分类器的预测结果，进一步提升性能。通过允许使用更复杂的元分类器，stg具有更强大的表达能力。局限性：stg的主要挑战在于选择合适的元特征以及使用交叉验证避免数据泄露。此外，stg通常需要更多的计算资源和时间来进行模型训练和预测。使用场景：stg适用于各类器学习问题，并且在数据集相对较大、前期已经进行了一定特征工程的情况下效果较好。最近转码严重，让我们更有动力，更新更快，麻烦你动动退出阅读模式。谢谢