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[单选题]

下列关于Logistic回归的描述错误的是()。

A.适用于应变量为分类变量时的多因素分析

B.回归系数的假设检验常使用Wald检验

C.常用最小二乘法来估计未知参数

D.xi为无序多分类变量时,若类别数为k,应设置成k-1个哑变量

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更多“下列关于Logistic回归的描述错误的是()。”相关的问题

第1题

下列关于Logistic回归的表述中,正确的有()。

A.Logistic回归更关注预测值接近观测值(0或1)的程度

B.Logistic回归模型的参数估计使用普通最小乘法(OLS)

C.上手Logistic回归更关注正确预测的频率以及模型能否有效减少误差

D.利用SPSS进行Logistic回归时,输出结果中的Cox-Snell和Nagelkerke值说明了自变量解释因变量变异的比例

E.Logistic回归解释了自变量和因变量概率取值之间的关系

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第2题

下面对逻辑斯蒂回归(logistic regression)和多项逻辑斯蒂回归模型(multi-nominal logistic model)描述不正确的是()。

A.两者都是监督学习的方法

B.多项逻辑斯蒂回归模型也被称为softmax函数

C.两者都可被用来完成多类分类任务

D.逻辑斯帝回归是监督学习,多项逻辑斯蒂回归模型是非监督学习

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第3题

下列除去哪项外都属于四种模型的比较()

A.多元线性回归

B.正态分布

C.Logistic回归

D.Poisson回归

E.Cox回归

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第4题

下列属于数据挖掘的分类算法的是()。

A.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)

B.Logistic回归(LogisticRegression,LR)

C.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)

D.决策树(DecisionTree,DT)

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第5题

下列属于数据挖掘的分类算法的是()

A.Logistic回归(LogisticRegression,LR)

B.决策树(DecisionTree,DT)

C.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)

D.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)

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第6题

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。注:假设剩余参数相同。

A.训练精度提高

B.训练准确度提高或保持不变

C.测试精度提高或保持不变

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第7题

机器学习中的多元线性回归与Logistic回归分析都属于有监督学习算法。()
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第8题

Logistic回归的参数估计方法是()。

A.偏最小二乘

B.极大似然估计

C.普通最小二乘法

D.以上说法都不对

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第9题

Logistic回归的权重w应该随机初始化,而不是全零,因为如果初始化为全零,那么逻辑回归将无法学习到有用的决策边界,因为它将无法“破坏对称性”。()
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第10题

特征线模型是描述证券的实际收益率与市场组合实际收益率之间关系的回归模型。()A.正确B.错误

特征线模型是描述证券的实际收益率与市场组合实际收益率之间关系的回归模型。()

A.正确

B.错误

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