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[单选题]
假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型，可能遇到一个问题，Logistic回归需要很长时间才能训练，如果对相同的数据进行逻辑回归，如何花费更少的时间，并给出比较相似的精度（）。
A.降低学习率，减少迭代次数
B.降低学习率，增加迭代次数
C.提高学习率，增加迭代次数
D.增加学习率，减少迭代次数
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C.我们先把所有特征都使用，去训练一个模型，得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征，再去训练，用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好，我们可以去除这个特征
D.查看相关性表，去除相关性最高的一些特征
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)
参考4.4节中所用的例子。你将使用数据集TWOYEAR.RAW.
(i)变量phsrank表示一个人的高中百分位等级。(数字越大越好。比如90意味着， 你的排名比所在班级中90%的同学更高。)求出样本中phsrank的最小、最大和平均值。
(ii)在方程(4.26) 中增加变量phsrank， 并照常报告OLS估计值。phs rank在统计上显著吗？高中排名提高10个百分位点，能导致工资增加多少？
(iii)在方程(4.26) 中增加变量phs rank显著改变了2年制和4年制大学教育回报的结论了吗？请解释。
(iv)数据集包含了一个被称为id的变量。你若在方程(4.17)或(4.26)中增加id，预计它在统计上不会显著，解释为什么？双侧检验的p值是多少？
ize) 方面的信息， 以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题， 只使用单身者数据(fsize=1)。
(i)数据集中有多少单身者？
(il)利用OLS估计模型
并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗？
(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗？请解释。
(iv)在1%的显著性水平上，针对H1：β2＜1检验H0：β2=1，求出p值。你能拒绝H0吗？
(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归， inc的斜率估计值与第(ii) 部分的估计值有很大不同吗？为什么？
