题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
有关Logistic回归，正确的说法是哪个？
A.Logistic回归实际上是一种分类算法。
B.Logistic回归通常用于处理多分类问题。
C.Logistic回归的损失函数可以选用交叉熵，并且采用梯度下降法调整其中的参数。
D.Logistic回归属于线性回归模型。
提问人：网友cendydang
发布时间：2022-01-07
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第1题
常用于分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）、反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）、决策树（Decision Trees）、朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)等。
第2题
以下回归分析正确的说法是哪些？
A、回归分析对训练样本的噪声非常敏感，因此预处理时尽量减少异常和错误的数据。
B、判断数值型自变量异常值可以使用可视化的方法。
C、落在一个变量平均值加减3倍标准差区间外的值可以视为异常。
D、回归方程越复杂越好。
第3题
有关回归分析与分类算法的区别错误的说法是哪个？
A、分类算法不能做定量预测，回归分析只是做定量预测。
B、CART算法既可以做分类分析，也可以做回归预测。
C、回归分析和分类算法的输入和输出都可以处理数值型的变量。
D、分类算法和回归分析都要通过有监督的训练拟合输入和输出变量的关系。
第4题
下面有关回归分析正确的说法是哪个？
A、回归分析的自变量和因变量必须都是数值型变量。
B、回归分析是一种拟合因变量和自变量之间关系的有监督学习方法。
C、判断回归分析性能的主要指标是
，这个数越小，表示回归方程的拟合效果越好。
D、只能评价线性回归的拟合效果。
第5题
对于多元线性回归方程，自变量之间存在相关性的处理方法有哪些？
A、岭回归
B、LASSO回归
C、通过变换把自变量转化为相对独立的新变量，但可能破坏模型的可解释性。
D、直接删除一些变量，无论这些变量是否与因变量是否相关。
第7题
在多元回归分析时，可以采用以下哪些方法选择重要的自变量？
A、计算自变量与因变量的相关系数，挑选少数相关系数比较大的变量。
B、可以将变量逐次加入模型，看看变量的加入是否改进模型的性能。
C、通过F检验逐次剔除对模型不显著的变量。
D、目测法。
