假如我们使用Lasso回归来拟合数据集，该数据集输入特征有100个（X1，X2，...，X100）。现在，我们把其中一个特征值扩大10倍（例如是特征X1），然后用相同的正则化参数对Lasso回归进行修正。那么，下列说法正确的是（）。

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

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更多“假如我们使用Lasso回归来拟合数据集，该数据集输入特征有1…”相关的问题

第1题

过拟合问题是模型在训练集表现较好，但在测试集表现较差，为了避免过拟合问题,我们可以采取以下哪些方法？（)

A.数据集合扩充

B.L1和L3正则化

C.提前停止训练

D.使用Dropout方法

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第2题

如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明模型欠拟合。（）

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第3题

《归来以后》、《再寄小读者》、《我们把春天吵醒了》、《樱花赞》、《拾穗小札》、《晚晴集》、《三寄小读者》等是著名作家冰心的代表作。（)

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第4题

参见第13章中的表13-1。在那里，我们利用FERTILl.RAW中的数据，估计了妇女已生育子女数kids的一个

线性模型。

(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。

(ii)保持其他因素不变，黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少？

(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗？

(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。

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第5题

小明参加某公司的大数据竞赛，他的成绩在大赛排行榜上原本居于前二十，后来他保持特征不变，对原来的模型做了1天的调参，将自己的模型在自己本地测试集上的准确率提升了5%，然后他信心满满地将新模型的预测结果更新到了大赛官网上，结果懊恼地发现自己的新模型在大赛官方的测试集上准确率反而下降了。对此，他的朋友们展开了讨论，请将说法正确的选项打勾()

A.小芳：从机器学习理论的角度，这样的情况不应该发生，快去找大赛组委会反应

B.小刚：你这个有可能是由于过拟合导致的

C.小月：早就和你说过了，乖乖使用默认的参数就好了，调参是不可能有收益的

D.小平：你可以考虑一下，使用交叉验证来验证一下是否发生了过拟合

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第6题

关于降维说法正确的是（）。

A.PA是根据方差这一属性降维的

B.降维可以防止模型过拟合

C.降维降低了数据集特征的维度

D.降维方法有PLA等

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