题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
题目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
D.训练精度降低
答案
B、训练准确度提高或保持不变
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
答案
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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
D.训练精度降低
答案
B、训练准确度提高或保持不变
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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
A.y=
B.y=
C.y=
D.y=
选择程序中的输入输出语句，以满足题目给定的输入输出数据形式。 main() {int a；float b； 【 】 【 】} 输入形式：3.52＜空格＞6＜回车＞ 输出形式：a*b＝21.12
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
A.Logistic回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，用先验概率的乘积代替后验概率
B.Logistic回归的输出就是样本属于正类别的几率
C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，属于结构风险最小化
D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合
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)
A.关键缺陷
B.对质量、消耗等关注指标有影响的关键过程控制点
C.频繁在某一点发生质量问题
D.关键控制点数据发生偏差
A.模型预测准确率已经很高了,我们不需要做什么了
B.模型预测准确率不高,我们需要做点什么改进模型
C.无法下结论
D.以上都不对
A.采购了高质量的原材料
B.提高了对产品的监督管理
C.采购了效率更高的机器
D.使用了低技能的工人
