第351章 布丁

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    psi為分類數據,取1表示接受了新的教學方法指導,0表示沒有接受新的教學方法指導;gpa表示學生平均積分點,為數值型數據;tuc表示以往的學生成績,為數值型數據。假如,想了解gpa、tuc和psi對學生成績是否有影響,以及預測學生學習成績是否會提高,你會選擇下述用哪個。
    模型?為什麽?a.線性回歸 b.邏輯回歸 c.聚類 d.關聯規則挖掘)你的選擇:邏輯回歸你的解釋:邏輯回歸是一種廣泛應用於分類問題的機器學習算法。在這個情況下,我們的目標是預測學習成績是否提高,這是一個二分類問題,即學習成績提高或不提高。邏輯回歸可以用來建立一個概率模型,根據給定的特征值gpa、tuc和psi),計算出學生成績提高的概率。邏輯回歸模型的輸出是一個概率值,表示學生成績提高的可能性。這使得我們能夠根據學生的特征值進行預測,並判斷他們學習成績是否會提高。此外,邏輯回歸還可以提供每個特征的權重係數,幫助我們理解各個特征對學生成績的影響程度。線性回歸 (a.線性回歸) 也可用於這個問題,但它更適用於連續數值型的目標變量的預測,而不是二分類問題。聚類 (c.聚類) 是無監督學習方法,不適用於這個情況。關聯規則挖掘 (d.關聯規則挖掘) 通常用於發現數據中的頻繁項集和關聯關係,不太適合用於預測學生成績的問題。因此,在給出的選項中,選擇使用邏輯回歸模型b.邏輯回歸)是合適的,它可以用於預測學生學習成績是否會提高,並了解gpa、tuc和psi對學生成績的影響程度。4、keans算法在給定數據集上運行第一次後的結果為,數據集分為三個簇: custer1: (1, 3)、 (2,4);custer2: (4, 0) 、(2, 0);custer3 :(0, 3)、 (0, 5)。樣本(0, 3)和custer2的質心之間的曼哈頓距離為:你的答案:5你的計算過程:custer2的質心:(4+2)2=3;0樣本的坐標是 (0, 3),custer 2 的質心是 (3, 0)。將給定的點代入公式,我們有:d = |3  0| + |0  3|= |3| + |3|= 3 + 3= 6。
    。。
    1bagging包裝法):優勢:bagging通過隨機有放回地對訓練數據進行采樣,每個基分類器獨立訓練,然後通過投票或平均等方式進行集成,能夠有效降低過擬合風險,提高模型的泛化能力。它尤其適合在高方差的模型上使用,如決策樹等。局限性:對於高偏差的模型來說,bagging可能無法顯著改善模型性能。此外,由於基分類器的獨立性,bagging不容易處理存在較強相關性的數據,比如時間序列數據。使用場景:bagging通常用於分類和回歸問題,在數據集較大且噪聲相對較小的情況下表現良好。2boosting提升法):優勢:boosting通過迭代地訓練一係列基分類器,並根據前一個分類器的性能對樣本權重進行調整,使得基分類器逐漸關注於難以分類的樣本。它能夠有效提高模型的精度和泛化能力,尤其適合解決高偏差的問題。局限性:boosting對噪聲和異常值比較敏感,容易導致過擬合。此外,由於基分類器之間存在依賴關係,boosting的訓練過程相對較慢。使用場景:boosting通常用於分類問題,在需要處理高偏差或低準確度的場景下表現出色。3stacking堆疊法):優勢:stacking通過在多個基分類器上構建一個元分類器來進行集成,可以充分利用各個基分類器的預測結果,進一步提升性能。通過允許使用更複雜的元分類器,stacking具有更強大的表達能力。局限性:stacking的主要挑戰在於選擇合適的元特征以及使用交叉驗證避免數據泄露。此外,stacking通常需要更多的計算資源和時間來進行模型訓練和預測。使用場景:stacking適用於各類機器學習問題,並且在數據集相對較大、前期已經進行了一定特征工程的情況下效果較好。
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