题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
如果我们说线性回归模型完美地拟合了训练样本（训练样本误差为零），则下面哪个说法是正确的（）。
A.测试样本误差始终为零
B.测试样本误差不可能为零
C.以上答案都不对
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A.测试样本误差始终为零
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A.第1个模型的训练误差大于第2个、第3个模型
B.最好的模型是第3个，因为它的训练误差最小
C.第2个模型最为“健壮”，因为它对未知样本的拟合效果最好
D.第3个模型发生了过拟合
A.如果R-Squared增加，则这个特征有意义
B.如果R-Squared减小，则这个特征没有意义
C.仅看R-Squared单一变量，无法确定这个特征是否有意义。
D.以上说法都不对
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.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
A.模型1的相关指数R2为0.98
B.模型2的相关指数R2为0.80
C.模型3的相关指数R2为0.50
D.模型4的相关指数R2为0
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
