题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
假设对给定数据应用了Logistic回归模型，并获得了训练精度X和测试精度Y。现在要在同一数据中添加一些新特征，以下哪些是错误的选项。注：假设剩余参数相同。
A.训练精度提高
B.训练准确度提高或保持不变
C.测试精度提高或保持不变
查看答案
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
A.训练精度提高
B.训练准确度提高或保持不变
C.测试精度提高或保持不变
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“假设对给定数据应用了Logistic回归模型，并获得了训练精…”相关的问题
A.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)
B.Logistic回归(LogisticRegression,LR)
C.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)
D.决策树(DecisionTree,DT)
A.Logistic回归(LogisticRegression,LR)
B.决策树(DecisionTree,DT)
C.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)
D.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)
A.适用于应变量为分类变量时的多因素分析
B.回归系数的假设检验常使用Wald检验
C.常用最小二乘法来估计未知参数
D.xi为无序多分类变量时，若类别数为k，应设置成k－1个哑变量
假设决定y的总体模型是
，而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。
回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明
的期望值是
A.Logistic回归更关注预测值接近观测值(0或1)的程度
B.Logistic回归模型的参数估计使用普通最小乘法(OLS)
C.上手Logistic回归更关注正确预测的频率以及模型能否有效减少误差
D.利用SPSS进行Logistic回归时，输出结果中的Cox-Snell和Nagelkerke值说明了自变量解释因变量变异的比例
E.Logistic回归解释了自变量和因变量概率取值之间的关系
A.两者都是监督学习的方法
B.多项逻辑斯蒂回归模型也被称为softmax函数
C.两者都可被用来完成多类分类任务
D.逻辑斯帝回归是监督学习，多项逻辑斯蒂回归模型是非监督学习
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。)
(i)利用OLS估计模型
以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上，相对一个双侧备择假设，β统计显著异于零吗？在1%的显著性水平上呢？
(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少？每个变量都是统计显著的吗？报告双侧P值。
(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告
的双侧p值。
(iv)在第(ii)部分的回归中，log(income)和prppov的个别统计显著性有何变化？这些变量联合显著吗？(计算一个p值。)你如何解释你的答案？
(v)给定前面的回归结果，在确定一个地区的种族构成是否影响当地快餐价格时，你会报告哪一个结果才最为可靠？
