做一个二分类预测问题,先设定阈值为0.5,概率大于等于0.5的样本归入正例类(即1),小于0.5的样本归入反例类(即0)。然后,用阈值n(n>0.5)重新划分样本到正例类和反例类,下面哪一种说法正确()。
A.增加阈值不会提高召回率
B.增加阈值会提高召回率
C.增加阈值不会降低查准率
D.增加阈值会降低查准率
A.增加阈值不会提高召回率
B.增加阈值会提高召回率
C.增加阈值不会降低查准率
D.增加阈值会降低查准率
第1题
A.模拟传感器
B.数字传感器
C.膺数字传感器
D.开关传感器
第6题
A.条件独立性假设不成立时,朴素贝叶斯分类器仍有可能产生最优贝叶斯分类器
B.在估计概率值时使用的拉普拉斯修正避免了因训练集样本不充分而导致概率估值为零的问题
C.由于马尔可夫链通常很快就能趋于平稳分布,因此吉布斯采样算法的收敛速度很快
D.二分类任务中两类数据满足高斯分布且方差相同时,线性判别分析产生贝叶斯最优分类器
第7题
A.根据设定策略自动调整弹性计算资源,满足业务波动性比较大的场景
B.伸缩模式丰富,可同时配置多种伸缩模式
C.根据需求分配资源,在无法准确预测业务变化时,解决业务连续性的问题
D.支持非负载均衡场景和负载均衡场景下的弹性伸缩服务,自动替换不健康实例
第8题
A.MySQL数据库慢查询日志的存储路径
B.是否开启慢查询日志
C.慢查询阈值,当查询时间小于设定的阈值时,记录日志
D.未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中
第9题
利用HPRICE1.RAW中的数据。
(i)估计模型
并按通常的格式报告你的结果,包括回归标准误。当我们代入lotsize=10000,sqrft=2300和bdrms=4时,求出预测价格,将这个价格四舍五入到美元。
(ii)做一个回归,使你能得到第(i)部分中预测值的一个95%的置信区间。注意,由于四舍五入的误差,你的预测将多少有些不同。
(iii)令price0为具有第(i)部分和第(ii)部分所述特征的住房的未知未来售价。求出price0的一个95%的置信区间,并对这个置信区间的宽度进行评论。