回归分析也可能出现过拟合的问题，可以通过正则化减少还是增加自变量的个数？
回归分析也可能出现过拟合的问题，可以通过正则化减少还是增加自变量的个数？
参考答案和解析
减少
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关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归目标函数是最小化后验概率B.Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小C.SVM目标是结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合
如果所有的观测点都落在回归直线上，R2=1说明()。A.回归直线不能解释因变量的所有变化B.因变量的变化与自变量无关C.回归直线可以解释因变量的所有变化D.回归直线的拟合效果很好E.回归直线的拟合效果很差
对应GradientBoostingtree算法，以下说法正确的是()1.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合2.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合3.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance4.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低biasA.2和4B.2和3C.1和3D.1和4
关于一元线性回归分析,以下表述正确的包括( )。 A.回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值B.两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量C.回归系数可以为正号，也可以为负号D.确定回归方程时，尽管两个变量可能都是随机的，但要求自变量是给定的E.回归系数只有正号
对应GradientBoostingtree算法,以下说法正确的是:( ) A.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合B.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合C.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低varianceD.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias
下列关于回归分析预测法的分类，不正确的是（ ）。A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型
一下对非线性回归的说法正确的是（）A、回归分析中，依据描述的自变量与因变量之间的因果关系的函数表达式是线性还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析B、对具有非线性关系的因变量与自变量进行回归分析C、处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理D、通常线性回归分析方法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助教学手段化为线性回归问题处理
下列对于非线性回归的说法正确的是（）A、回归分析中，依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析B、对具有非线性关系的因变量与自变量的数据进行的回归分析C、处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理D、通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理
回归分析法按自变量个数的多少划分，可以分为（）。A、一元回归分析预测法和多元回归分析预测法B、线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法C、普通回归分析预测法和虚拟回归分析预测法D、虚拟回归分析预测法和线性回归分析预测法
多选题一下对非线性回归的说法正确的是（）A回归分析中，依据描述的自变量与因变量之间的因果关系的函数表达式是线性还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析B对具有非线性关系的因变量与自变量进行回归分析C处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理D通常线性回归分析方法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助教学手段化为线性回归问题处理
多选题判定系数的意义是（）。A在因变量取值的总离差中可以由自变量取值所解释的比例B它反映了自变量对因变量取值的决定程度C当取值等于1时，拟合是完全的，所有观测值都落在回归直线上D当取值等于0时，自变量的取值与因变量无关E取值越接近1，表明回归直线的拟合越好；相反，取值越接近0；回归直线的拟合越差
单选题回归分析法按自变量个数的多少划分，可以分为（）。A一元回归分析预测法和多元回归分析预测法B线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法C普通回归分析预测法和虚拟回归分析预测法D虚拟回归分析预测法和线性回归分析预测法
多选题下列对于非线性回归的说法正确的是（）A回归分析中，依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析B对具有非线性关系的因变量与自变量的数据进行的回归分析C处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理D通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理
单选题回归分析法按分析中（ ）的个数，分为一元回归与多元回归。A回归方程B因变量C自变量D预测数