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更多“以下哪个分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题（）。”相关的问题
A.对不同层可以按照具体情况和条件灵活使用不同的抽样方法
B.不仅可以对总体参数进行估计，还可以对各层参数进行估计
C.层内单元差异大、层间单位差异小时，可以较好地提高精度
D.样本分布集中，实施方便节约费用
E.对抽样框要求简单
A.操作简便，可以闭合穿针，也可以切开复位穿针
B.固定牢靠，可以随时调整松紧、方向等
C.大限度地保护骨折处的血供，不需要剥离骨膜
D.价格昂贵
E.避免异物刺激、减少感染机会
A.在中世纪以前，麦角碱从未在欧洲出现。
B.在中世纪以前，欧洲贫瘠而潮湿的土地基本上没有得到耕作。
C.在中世纪的欧洲，如果不食用黑麦，就可以避免受到麦角碱所含有毒物质的危害。
D.在中世纪的欧洲，富裕农民比贫穷农民较多地意识到麦角碱所含有毒物质的危害。
E.在中世纪的欧洲，富裕农民比贫穷农民较少受到麦角碱所含有毒物质的危害。
A.可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择
B.随机森林的预测能力不受多重共线性影响
C.也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题
D.能应对正负样本不平衡问题
A.样本单位比较集中，进行调查对比较方便
B.样本单位的代表性较好
C.调查费用较高
D.要求各群体之间具有差异性，每一群体内部的元素具有相同性
A.在喷涂时，喷枪的距离控制不好
B.涂料与溶剂配合不好
C.在喷涂时，雾化情况不好
D.在喷涂时，雾化的小滴浓度过低，表面张力小，周围涂料不能让此小雾滴铺展。
A.ECA加流量检测最核心的技术是生成ECA检测分类模型
B.通过前端ECA探针提取加密流量的明文数据，包括TLS握手信息、TCP统计信息、DNS/HTTP相关信息，并将它们统一上报给CIS系统
C.基于分析取证的特征向量，采用机器学习的方法，利用样本数据进行训练，从而生成分类器模型
D.安全研究人员通过和群殴的黑白样本集，结合开源情报，域名，IP,SSL等信息，提取加密流量的特性信息
A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最正确线性无偏估计量
B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善
C.虽然多重共线性下，很难准确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进展预测
D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性
