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第351章 布丁

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pSI为分类数据,取1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;tUc表示以往的学生成绩,为数值型数据。假如,想了解GpA、tUc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 c.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机器学习算法。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、tUc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 (c.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、tUc和pSI对学生成绩的影响程度。4、K-means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: cluster1: (1, 3)、 (2,4);cluster2: (4, 0) 、(2, 0);cluster3 :(0, 3)、 (0, 5)。样本(0, 3)和cluster2的质心之间的曼哈顿距离为:你的答案:5你的计算过程:cluster2的质心:(4+2)\/2=3;0样本的坐标是 (0, 3),cluster 2 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。

。。

1bagging(包装法):优势:bagging通过随机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说,bagging可能无法显着改善模型性能。此外,由于基分类器的独立性,bagging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:bagging通常用于分类和回归问题,在数据集较大且噪声相对较小的情况下表现良好。2boosting(提升法):优势:boosting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:boosting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,boosting的训练过程相对较慢。使用场景:boosting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。3Stacking(堆叠法):优势:Stacking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,Stacking具有更强大的表达能力。局限性:Stacking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,Stacking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:Stacking适用于各类机器学习问题,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。

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