题目内容 (请给出正确答案)
[主观题]

下面的一段python程序是使用scikit-learn来构建线性回归模型,其中最后一条语句的目的是得到X_tes

t的预测结果,则空格内应该填入的函数为 from sklearn.linear_model import LinearRegression X = [[6, 2], [8, 1], [10, 0], [14, 2], [18, 0]] y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]] model = LinearRegression() model.fit(X, y) X_test = [[8, 2], [9, 0], [11, 2], [16, 2], [12, 0]] y_test = [[11], [8.5], [15], [18], [11]] predictions = model. (X_test)

A、predict

B、get

C、pred

D、learn

提问人:网友ace19820509 发布时间:2022-01-07
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更多“下面的一段python程序是使用scikit-learn来构…”相关的问题
第1题
假设有Python程序文件abc.py,其中只有一条语句print(__name__),那么直接运行该程序时得到的结果

假设有Python程序文件abc.py,其中只有一条语句print(__name__),那么直接运行该程序时得到的结果为_____________。

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第2题
已知线性回归模型:[图] 下面的表达式中,哪些说明解释...

已知线性回归模型:下面的表达式中,哪些说明解释变量之间具有多重共线性?(其中为随机干扰项)

A、

B、

C、

D、

E、

F、

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第3题
作业说明: 1.请使用PaddlePaddle建立线性回归模型,对波士顿房价进行预测,保证代码跑通。 2.请考虑
可以从哪些方面进行调整,评分标准为最后输出的预测集上的平均误差, 平均误差越低越好。 经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归。如果是一条二次曲线,则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。 本教程使用PaddlePaddle建立起一个鲍鱼年龄预测模型。 在线性回归中: ()

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第4题
多元线性回归的SAS程序中用于指定回归模型的语句是()。

A.cli

B.reg

C.model

D.stepwise

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第5题
对于下面的一段python程序,下面的说法错误的是 import numpy as np p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03]) q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05]) kl1=np.sum(p*np.log(p/q)) kl2=np.sum(q*np.log(q/p))

A.程序最后两行的计算结果是相等的

B.程序最后两行的计算结果是不相等的

C.程序最后两行的的目的是计算相对熵,其是交叉熵与信息熵的差值

D.程序的目的是计算相对熵,其不具备对称性

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第6题
有关回归模型的系数,以下说法错误的是哪个?

A.一元线性回归模型的系数可以使用最小二乘法求得。

B.多元回归模型的系数可以使用随机梯度下降法求得。

C.一元线性回归模型的系数大小和正负说明自变量对因变量的相对影响大小。

D.回归分析的目的是计算回归方程的系数,使得样本的输入和输出变量之间的关系能够合理拟合。

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第7题
有关回归模型的系数,以下说法错误的是哪个?

A.一元线性回归模型的系数可以使用最小二乘法求得。

B.多元回归模型的系数可以使用随机梯度下降法求得。

C.一元线性回归模型的系数大小和正负说明自变量对因变量的相对影响大小。

D.回归分析的目的就是计算回归方程的系数,使得样本的输入和输出之间的关系能够合理拟合。

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第8题
下面的一段python程序是计算并输出y_true和y_pred之间的平均绝对误差,即MAE,则其中print语句的输出结果为 (要求:用小数表示,且保留小数点后两位)。 from sklearn.metrics import mean_absolute_error y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 9] print (mean_abs
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第9题
下面的一段python程序的目的是使用主成分分析法(principal component analysis) 对iris数据集进行特征降维,以便于数据的二维平面可视化。则其中空格处应该填充的数字为? import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import

A.1

B.2

C.3

D.4

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第10题
将地区生产总值和国税收入进行关联性分析是目前国税收入预测常用的手段,可以通过建立地区生产总值和国税收入之间的()来预测国税收入的走势。

A.多元线性回归模型

B. 经典线性回归模型

C. 线性回归模型

D. 一元线性回归模型

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