A.如果模型的R2很高，可以认为此模型的质量较好
B.如果模型的R2很低，可以认为此模型的质量较差
C.如果某一参数不能通过显著性检验，应该剔除该解释变量
D.如果某--参数不能通过显著性检验，不应该随便剔除该解释变量
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第6题
A.样本越少，模型的方差越大
B.如果模型性能不佳，可减少样本多样性进行优化
C.增加数据可以减少模型方差
D.样本越多，模型训练越快，性能越好
第7题
A.向前选择法是从模型中没有自变量开始，然后将所有自变量依次增加到模型中
B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型，然后依次将所有自变量剔除模型
C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来，但不能保证得到的回归模型一定就显著
D.逐步回归法选择变量时，在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除，而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中
第8题
A.参数平方和作为模型目标函数的一部分
B.参数绝对值之和作为模型目标函数的一部分
C.Lasso回归
D.在模型训练时，随机丢弃部分参数以达到正则化效果
E.岭回归
F.逻辑回归
第9题
A.它包括线弹性材料模型、正切型材料模型、双曲正切型材料模型、三次非线性材料模型和更为一般的非线性缓冲材料模型
B.正切型材料模型属于线性缓冲材料模型
C.双曲正切型材料模型属于非线性缓冲材料模型
D.弹性材料模型属于线性缓冲材料模型;
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