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[判断题]
如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明模型欠拟合。（）
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更多“如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在…”相关的问题
A.级别划分较多的属性不会影响模型效果
B.在某些噪音较大的分类或回归问题上不会过拟合
C.每次学习使用不同训练集，一定程度避免过拟合
D.能够处理高纬度的数据，并且不做特征选择
A.使用前向特征选择方法
B.使用后向特征排除方法
C.我们先把所有特征都使用，去训练一个模型，得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征，再去训练，用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好，我们可以去除这个特征
D.查看相关性表，去除相关性最高的一些特征
A.负责嵌入式系统的全部软、硬件资源的分配、调度工作，控制并协调并发活动
B.具有一般操作的基本功能，如任务调度、同步机制、中断处理
C.它必须体现其所在系统的特征，能够通过装卸某些模块来达到系统所要求的功能
D.以库的形式提供给用户，用户可以通过操作系统的API使用嵌入式操作系统
A.对
B.错
数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nenfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(fsize)方面的信息，以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题，只使用无子女已婚者数据(marr=1，fsize=2)。
(i)数据集中有多少无子女已婚夫妇？
(ii)利用OLS估计模型
nettfa=β0+β1inc+β2age+u;
并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗？
(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗？请解释。
(iv)在1%的显著性水平上，针对H0:β2＞1检验H0: β2=1,求出p值。你能拒绝H0吗？
(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归，inc的斜率估计值与第(ii)部分的估计值有很大不同吗？为什么？
要求：
（1）注册会计师应当建议哪些在建工程需要结转固定资产，为什么？
（2）结合固定资产审计，如何测试本年度折旧费用整体的合理性？
A.对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型
B.尝试使用在线机器学习算法
C.使用PCA算法减少特征维度
假设某公司销售业务中使用的订单格式如下：公司的业务规定：订单号是唯一的，每张订单对应一个订单号；一张订单可以订购多种产品，每一种产品可以在多个订单中出现；一张订单有一个客户，且一个客户可以有多张订单；每一个产品编号对应一种产品的品名和价格；每一个客户有一个确定的名称和电话号码。试根据上述表格和业务规则设计关系模式：R(订单号，订货日期，客户名称，客户电话，产品编号，品名，价格，数量)试回答下列问题：（1）出R的基本函数依赖集。（2）出R的候选码。（3）判断R最高可达到第几范式?为什么?（4）如果R不属于3NF，请将R分解成3NF模式集
