为了检验回归系数的显著性，可以使用F检验。_精华吧

为了检验回归系数的显著性，可以使用F检验。

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为了检验回归系数的显著性，可以使用F检验。

A.正确

B.错误

正确答案：错误

Tag：数据挖掘与python实践系数时间：2021-12-30 20:58:52

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1.已知对一组观察值(xi，yi)作出散点图后确定具有线性相关关系，若对于y＝bx＋a，求得b＝0.51，x＝61.75，y＝38.14，则线性回归方程为（）。
2.在利用linear（）model.LinearRegression（）构造的reg对象训练模型后，可以通过以下哪行代码查看回归模型系数（）。
3.利用linear（）model.LinearRegression（）训练模型时调用.fit（）方法需要传递的第二个参数是（）。
4.利用“linear（）model.LinearRegression（）”训练模型时调用.fit（）方法需要传递的第一个参数是（）。
5.通过代码”from sklearn import linear（）model”引入线性模型模块，并通过代码“reg = linear（）model.LinearRegression（）”构造回归器对象，在训练后做预测时要调用的方法是（）。
6.通过代码”from sklearn import linear（）model”引入线性模型模块，并通过代码“reg = linear（）model.LinearRegression（）”构造回归器对象后，在训练时要调用的方法是（）。
7.假设某分类器在一个测试数据集上的分类结果的混淆矩阵如下所示，请计算该分类器的错误率，以类别yes为正例，计算分类器的查全率recall为（）%。【保留到整数位 PredictedyesnoActualyes155no1020
8.假设某分类器在一个测试数据集上的分类结果的混淆矩阵如下所示，请计算该分类器的错误率，以类别yes为正例，计算分类器的查准率precision为（） %。【保留到整数位 PredictedyesnoActualyes155no1020
9.分类算法针对某个测试数据集的有效性通常通过（）矩阵来反映。
10.决策树中根结点的层次为（）。