在回归模型中,下列哪一项在权衡欠拟合(under-fitting)和过拟合(over-fitting)中影响最大()。
A.多项式阶数
B.更新权重w时,使用的是矩阵求逆
C.使用常数项
D.使用梯度下降法
A.多项式阶数
B.更新权重w时,使用的是矩阵求逆
C.使用常数项
D.使用梯度下降法
在例10.6中,我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。
(i)对于这个方程中的误差项序列无关,你有何论据?(提示:总统选举多长时间进行一次?)
(ii) 在将式(10.23) 的OLS残差对滞后残差进行回归时, 得到p=-0.068和sc(p)=0.240。你对u, 中的序列相关有何结论?
(iii)在检验序列相关时,这个应用中的小样本容量会令你不放心吗?
A.特征X1很可能被排除在模型之外
B.特征X1很可能还包含在模型之中
C.无法确定特征X1是否被舍
D.以上答案都不正确
A.向前选择法是从模型中没有自变量开始,然后将所有自变量依次增加到模型中
B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型,然后依次将所有自变量剔除模型
C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来,但不能保证得到的回归模型一定就显著
D.逐步回归法选择变量时,在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除,而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中
A.BM模型的审核是模型合规性检查
B.在模型的审核过程中,应审核模型整体与局部的关系,模型内部与外部的协调关系
C.方案优化时,应考虑模型在整个项目中的作用,对其技术性、经济性、美观性等进行权衡后的综合评价
D.整合后的模型直接经过模型方案运行得到运行结果,以此判断是否达到理想效果
E.应检查BM模型中错、漏、碰、缺等各种设计问题
A.级别划分较多的属性不会影响模型效果
B.在某些噪音较大的分类或回归问题上不会过拟合
C.每次学习使用不同训练集,一定程度避免过拟合
D.能够处理高纬度的数据,并且不做特征选择