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机器学习设计知识测试 选择题 53题
1. 在机器学习中，监督学习的主要目标是：A) 从无标签数据中学习B) 从有标签数据中学习C) 优化模型的复杂度D) 减少计算资源的使用2. 下列哪种算法属于无监督学习？A) 线性回归B) 决策树C) 聚类分析D) 支持向量机3. 在机器学习模型评估中，交叉验证的主要目的是：A) 增加模型复杂度B) 减少数据集大小C) 评估模型的泛化能力D) 提高训练速度4. 下列哪项不是特征选择的方法？A) 主成分分析（PCA）B) 递归特征消除（RFE）C) 网格搜索（Grid Search）D) 方差阈值（Variance Threshold）5. 在深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于：A) 文本分析B) 图像识别C) 声音处理D) 推荐系统6. 下列哪种激活函数在神经网络中最为常用？A) 线性激活函数B) 阶跃激活函数C) ReLUD) 双曲正切函数7. 在机器学习中，过拟合通常是由于以下哪种情况引起的？A) 模型过于简单B) 数据量过大C) 模型过于复杂D) 数据预处理不当8. 下列哪项技术用于处理类别不平衡问题？A) 数据增强B) 重采样C) 特征选择D) 模型集成9. 在自然语言处理（NLP）中，词嵌入的主要目的是：A) 提高计算效率B) 减少词汇量C) 捕捉词之间的语义关系D) 增加文本长度10. 下列哪种算法不属于集成学习方法？A) 随机森林B) AdaBoostC) 梯度提升机（GBM）D) 逻辑回归11. 在机器学习中，ROC曲线用于评估：A) 模型的准确性B) 模型的复杂度C) 模型的泛化能力D) 分类模型的性能12. 下列哪项不是数据预处理的步骤？A) 缺失值处理B) 特征缩放C) 模型训练D) 数据标准化13. 在机器学习中，L1正则化主要用于：A) 减少模型复杂度B) 增加特征数量C) 特征选择D) 提高模型精度14. 下列哪种方法可以用于处理时间序列数据？A) 主成分分析（PCA）B) 线性回归C) ARIMA模型D) 决策树15. 在机器学习中，Bagging和Boosting的主要区别在于：A) 数据处理方式B) 模型复杂度C) 样本使用方式D) 特征选择方法16. 下列哪种算法适用于推荐系统？A) K-均值聚类B) 协同过滤C) 逻辑回归D) 随机森林17. 在机器学习中，A/B测试主要用于：A) 模型选择B) 特征工程C) 模型评估D) 用户体验优化18. 下列哪种方法可以用于处理缺失数据？A) 删除含有缺失值的样本B) 使用均值填充C) 使用中位数填充D) 以上都是19. 在机器学习中，偏差-方差权衡主要关注：A) 模型的复杂度B) 数据集的大小C) 模型的泛化能力D) 特征的数量20. 下列哪种算法属于强化学习？A) Q-学习B) 线性回归C) 决策树D) 支持向量机21. 在机器学习中，特征工程的主要目的是：A) 减少数据量B) 增加模型复杂度C) 提高模型性能D) 简化数据处理22. 下列哪种方法可以用于处理多分类问题？A) 一对多（One-vs-All）B) 一对一（One-vs-One）C) 层次聚类D) 以上都是23. 在机器学习中，交叉熵损失函数主要用于：A) 回归问题B) 分类问题C) 聚类问题D) 强化学习24. 下列哪种算法不属于深度学习？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 长短期记忆网络（LSTM）25. 在机器学习中，梯度下降算法的主要目的是：A) 减少特征数量B) 优化模型参数C) 增加数据量D) 提高计算速度26. 下列哪种方法可以用于处理文本数据？A) 词袋模型（Bag of Words）B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是27. 在机器学习中，正则化的主要目的是：A) 减少特征数量B) 防止过拟合C) 增加数据量D) 提高计算速度28. 下列哪种算法适用于异常检测？A) 线性回归B) 决策树C) 支持向量机D) 孤立森林（Isolation Forest）29. 在机器学习中，集成学习的主要目的是：A) 提高单个模型的性能B) 结合多个模型的优势C) 减少数据量D) 增加模型复杂度30. 下列哪种方法可以用于处理高维数据？A) 主成分分析（PCA）B) 特征选择C) 特征提取D) 以上都是31. 在机器学习中，K-均值聚类的主要目的是：A) 分类B) 回归C) 聚类D) 预测32. 下列哪种算法适用于时间序列预测？A) 线性回归B) ARIMA模型C) 决策树D) 支持向量机33. 在机器学习中，网格搜索（Grid Search）主要用于：A) 特征选择B) 模型选择C) 数据预处理D) 模型评估34. 下列哪种方法可以用于处理类别特征？A) 独热编码（One-Hot Encoding）B) 标签编码（Label Encoding）C) 特征哈希（Feature Hashing）D) 以上都是35. 在机器学习中，AUC-ROC曲线的主要用途是：A) 评估分类模型的性能B) 评估回归模型的性能C) 评估聚类模型的性能D) 评估强化学习模型的性能36. 下列哪种算法不属于监督学习？A) 线性回归B) 决策树C) 聚类分析D) 支持向量机37. 在机器学习中，特征缩放的主要目的是：A) 减少特征数量B) 提高模型性能C) 增加数据量D) 简化数据处理38. 下列哪种方法可以用于处理文本分类问题？A) 词袋模型（Bag of Words）B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是39. 在机器学习中，决策树的主要优点是：A) 易于理解和解释B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是40. 下列哪种算法适用于图像分割？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 支持向量机41. 在机器学习中，L2正则化主要用于：A) 减少模型复杂度B) 增加特征数量C) 特征选择D) 提高模型精度42. 下列哪种方法可以用于处理时间序列数据的季节性？A) 移动平均B) 季节分解C) 差分D) 以上都是43. 在机器学习中，Bagging的主要目的是：A) 减少模型的方差B) 减少模型的偏差C) 增加数据量D) 提高计算速度44. 下列哪种算法适用于序列数据处理？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 支持向量机45. 在机器学习中，AdaBoost的主要目的是：A) 减少模型的方差B) 减少模型的偏差C) 增加数据量D) 提高计算速度46. 下列哪种方法可以用于处理文本数据的情感分析？A) 词袋模型（Bag of Words）B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是47. 在机器学习中，支持向量机（SVM）的主要优点是：A) 适用于高维数据B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是48. 下列哪种算法适用于推荐系统中的用户行为分析？A) 协同过滤B) 内容过滤C) 混合过滤D) 以上都是49. 在机器学习中，交叉验证的主要类型包括：A) K-折交叉验证B) 留一法交叉验证C) 随机划分交叉验证D) 以上都是50. 下列哪种方法可以用于处理图像数据？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 支持向量机51. 在机器学习中，梯度提升机（GBM）的主要优点是：A) 适用于高维数据B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是52. 下列哪种算法适用于异常检测中的离群点检测？A) 线性回归B) 决策树C) 支持向量机D) 孤立森林（Isolation Forest）53. 在机器学习中，特征提取的主要目的是：A) 减少特征数量B) 提高模型性能C) 增加数据量D) 简化数据处理答案：1. B2. C3. C4. C5. B6. C7. C8. B9. C10. D11. D12. C13. C14. C15. C16. B17. D18. D19. C20. A21. C22. D23. B24. C25. B26. D27. B28. D29. B30. D31. C32. B33. B34. D35. A36. C37. B38. D39. D40. A41. A42. D43. A44. B45. B46. D47. A48. D49. D50. A51. D52. D53. B。
dtnl练习题(打印版)
dtnl练习题（打印版）# DTNL 练习题（打印版）## 一、选择题1. 下列哪个选项不是深度学习（Deep Learning, DL）的典型应用？- A. 图像识别- B. 自然语言处理- C. 线性回归- D. 神经网络2. 在深度学习中，以下哪个术语与反向传播算法（Backpropagation）无关？- A. 梯度下降- B. 损失函数- C. 卷积神经网络- D. 特征提取## 二、填空题1. 深度学习模型中的激活函数通常用于引入________，以帮助模型学习复杂的数据模式。
2. 卷积神经网络（CNN）中的卷积层主要用于提取图像的________特征。
3. 在训练深度学习模型时，________是用于评估模型在训练集上的性能的指标。
## 三、简答题1. 简要描述什么是深度学习，并说明它与传统机器学习方法的主要区别。
2. 解释什么是过拟合（Overfitting），并给出避免过拟合的几种策略。
## 四、计算题给定一个简单的神经网络，包含一个输入层，两个隐藏层和一个输出层。
假设输入层有4个神经元，第一个隐藏层有8个神经元，第二个隐藏层有6个神经元，输出层有3个神经元。
如果输入层的激活值为[0.2, 0.5, 0.8, 1.0]，第一个隐藏层的权重矩阵为：\[W_1 =\begin{bmatrix}0.1 & 0.2 & 0.3 & 0.4 \\0.5 & 0.6 & 0.7 & 0.8 \\0.9 & 1.0 & 1.1 & 1.2 \\\end{bmatrix}\]第一个隐藏层的偏置向量为 \( b_1 = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] \)，激活函数为 ReLU。
请计算第一个隐藏层的输出激活值。
## 五、编程题编写一个简单的 Python 函数，该函数接受一个列表作为输入，返回列表中所有元素的和。
```pythondef sum_elements(input_list):# 你的代码pass```## 六、案例分析题考虑一个实际问题，例如图像识别、语音识别或自然语言处理等，描述如何使用深度学习技术来解决这个问题，并简要说明所选择的模型架构和训练过程。
解决机器学习中的数据不平衡和评估指标问题
解决机器学习中的数据不平衡和评估指标问题在机器学习中，数据不平衡和评估指标问题是常见的挑战。
数据不平衡指的是在训练数据中，不同类别的样本数量差异较大。
评估指标问题则是在不平衡数据集上选择合适的评估指标来衡量模型性能。
为了解决数据不平衡问题，可以采取以下方法：1.重采样技术：通过增加少数类样本或减少多数类样本来平衡数据集。
其中一种常见方法是欠采样，即随机删除多数类样本；另一种方法是过采样，即复制少数类样本或生成新的少数类样本。
但需要注意的是，简单的重采样可能会引入噪声或导致过拟合问题。
2.欺骗型合成数据：通过生成更逼真的少数类样本来平衡数据集。
这可以使用生成对抗网络（GAN）等技术，以便生成与真实样本相似的少数类样本。
这种方法可以有效地增加少数类样本，但需要保证生成的样本与真实样本的分布相匹配，否则可能导致模型泛化能力下降。
3.算法调整：改变模型的训练算法以适应数据不平衡。
例如，在SVM中可以调整类别权重，以使损失函数中的不平衡得到纠正。
在决策树等算法中，可以调整划分阈值或节点分裂规则，以更好地处理不平衡数据。
4.集成方法：通过结合多个模型的预测结果来改善性能。
例如，可以使用Bagging、Boosting或Stacking等集成方法将多个基分类器的预测结果加权平均或组合在一起，从而降低对不平衡数据的敏感性。
对于评估指标问题，传统的评估指标如准确率（Accuracy）在不平衡数据中可能会存在误导性。
例如，在一个99%的多数类和1%的少数类的数据集上，分类器始终将样本预测为多数类，即使准确率也可以达到99%。
为了更全面地评估模型性能，可以使用以下方法：1.灵敏度和特异度：灵敏度（也称为召回率）表示少数类样本中被正确分类的比例，特异度表示多数类样本中被正确分类的比例。
这两个指标可以更全面地衡量模型对不同类别的分类能力。
2.预测精度和查准率：预测精度表示被分类为少数类的样本中正确分类的比例，查准率表示被模型预测为少数类的样本中实际为少数类的比例。
机器学习与深度学习框架考核试卷
C. RMSprop
D.学习率衰减
8.以下哪些技术可以用于改善神经网络训练过程？（）
A.梯度消失
B.梯度爆炸
C. Batch Normalization
D.参数共享
9.以下哪些框架支持GPU加速计算？（）
A. TensorFlow
B. PyTorch
C. Caffe
D. Theano
10.以下哪些方法可以用于处理不平衡数据集？（）
B. LSTM
C. CNN
D. Transformer
17.以下哪些技术可以用于提升神经网络的可解释性？（）
A.可视化技术
B. attention机制
C. LIME
D. SHAP
18.以下哪些是深度学习中的预训练方法？（）
A.零样本学习
B.迁移学习
C.对抗性学习
D.自监督学习
19.以下哪些是强化学习的主要组成部分？（）
7.词嵌入（或词向量）
8.泛化
9.数据增强
10. ROC
四、判断题
1. ×
2. √
3. ×
4. ×
5. √
6. ×
7. ×
8. √
9. ×
10. √
五、主观题（参考）
1.机器学习是利用算法让计算机从数据中学习，深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络进行学习。深度学习在实际应用中的例子有：自动驾驶汽车中的图像识别系统。
（）
9.在深度学习中，为了防止过拟合，我们可以在训练过程中对输入数据进行______。
（）
10.在模型评估中，______曲线可以用来评估分类模型的性能，尤其是对于不平衡数据集。
（）
mmclassification 多标签分类evaluate指标
mmclassification 多标签分类evaluate指标mmclassification是一个基于PyTorch的开源多模态分类模型库，被设计用于处理图像、音频和视频等多模态数据。
它提供了多标签分类任务的评估指标，以帮助用户评估模型在多标签分类方面的性能。
在本文中，我们将以mmclassification多标签分类evaluate指标为主题，逐步介绍这些指标的定义、计算方法和应用场景。
文章将分为以下几个部分进行介绍：1. 多标签分类问题的定义和应用场景2. mmclassification多标签分类evaluate指标的概述3. 多标签分类问题的评估指标详解4. mmclassification多标签分类evaluate指标的计算方法5. 应用案例和实际场景中的评估指标解释6. 结语和总结一、多标签分类问题的定义和应用场景多标签分类问题是指给定一组数据样本，每个样本可以属于一个或多个类别，目标是为每个样本预测其所属的多个类别。
它与传统的单标签分类问题不同，传统的分类问题每个样本只能属于一个类别，而多标签分类问题允许每个样本属于多个标签。
多标签分类问题在许多实际应用中具有重要的意义。
例如，图像标注是多标签分类的一个典型应用场景，它可以用于自动识别图像中的多个对象和场景。
在医学影像诊断中，多标签分类可以用于同时预测一个疾病患者的多个标志物或病症。
在音频分类中，多标签分类可以用于同时预测一段音频中的不同音乐类型和情绪特征等。
二、mmclassification多标签分类evaluate指标的概述mmclassification提供了一系列评估指标，用于评估多标签分类模型的性能。
这些指标包括Precision（精确率）、Recall（召回率）、F1 score、Hamming Loss（汉明损失）等。
这些指标可以帮助用户了解模型在多标签分类任务中的效果，并进行模型选择、超参数调整等决策。
三、多标签分类问题的评估指标详解1. 精确率（Precision）：精确率是指预测为正类别的样本中真正为正类别的比例。
机器学习考试试题
机器学习考试试题一、选择题（每题 3 分，共 30 分）1、以下哪种情况不属于机器学习的应用场景？（）A 图像识别B 自然语言处理C 传统的数值计算D 预测股票价格2、在监督学习中，如果预测值与真实值之间的差异较大，通常使用以下哪种方法来衡量模型的性能？（）A 准确率B 召回率C 均方误差D F1 值3、下列哪种算法不是聚类算法？（）A KMeansB 决策树C 层次聚类D 密度聚类4、对于一个过拟合的模型，以下哪种方法可以缓解？（）A 增加训练数据量B 减少模型的复杂度C 增加正则化项D 以上都是5、以下关于特征工程的描述，错误的是？（）A 特征工程是将原始数据转换为更有意义和有用的特征的过程B 特征选择是特征工程的一部分C 特征工程对于机器学习模型的性能影响不大D 特征缩放可以提高模型的训练效率6、在深度学习中，以下哪个不是常见的激活函数？（）A Sigmoid 函数B ReLU 函数C Tanh 函数D Logistic 函数7、支持向量机（SVM）主要用于解决什么问题？（）A 回归问题B 分类问题C 聚类问题D 降维问题8、以下哪种优化算法常用于神经网络的训练？（）A 随机梯度下降（SGD）B 牛顿法C 共轭梯度法D 以上都是9、下面关于集成学习的说法，错误的是？（）A 随机森林是一种集成学习算法B 集成学习可以提高模型的稳定性和泛化能力C 集成学习中的个体学习器必须是同一种类型的模型D 集成学习通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器10、对于一个二分类问题，若混淆矩阵如下：｜｜预测正例｜预测反例｜｜｜｜｜｜实际正例｜ 80 ｜ 20 ｜｜实际反例｜ 10 ｜ 90 ｜则该模型的准确率是多少？（）A 80%B 90%C 70%D 85%二、填空题（每题 3 分，共 30 分）1、机器学习中的有监督学习包括________、＿_______和________等任务。
2、常见的无监督学习算法有________、＿_______和________。
基于CNN-GRU度量网络的多目标跟踪算法
C Concat * Multiplication + Summation S Calculate affinity score fc Full connected layer
图 2 CNN-GRU 度量网络结构 Fig. 2 CNN-GRU metric network
整体特征的影响，在降低误报率的同时有效聚合轨迹框的特征。该算法将行人重识别网络输出
的特征计算得到的检测框和轨迹框的相似度，以及 CNN-GRU 网络直接输出的相似度作为数据
关联部分的匹配成本。在标准多目标跟踪数据集上的实验结果验证了本文算法的有效性。
关键词：多目标跟踪；基于检测的跟踪；行人重识别；GRU；数据关联
以上方法证明了深度学习方法在外观特征提 取、相似度计算以及数据关联过程中的有效性，不同 模型在数据关联算法中的融合使用可以增加模型的 性能，但是针对相似目标难区分、目标轨迹框误报率 高的问题，仍有进一步提高的空间。
针对复杂多目标跟踪场景中行人目标 ID 切换 率高和误报率高的问题，本文提出了一个基于 CNNGRU 度量网络的多目标跟踪框架。该框架主要包括 行人重识别模型、CNN-GRU 度量网络和数据关联算 法。在 CNN-GRU 深度度量网络中统一提取目标的 外观特征和运动特征，并学习其时间关联性，使得目 标 具 有 更 好 的 判 别 性 ， 降 低 目 标 的 ID 切 换 率 。 同 时，通过训练使网络学习目标不同时序历史轨迹框 正确匹配的概率值，抑制目标轨迹中的误检以及低 质量目标框对目标整体特征的影响，降低误报率；在 CNN-GRU 度量网络结构中直接聚合不同时序的目 标历史轨迹框的外观特征，再由该度量网络直接输
基于 CNN-GRU 度量网络的多目标跟踪算法
permutation_importance()方法
permutation_importance()方法`permutation_importance()` 是一个在 scikit-learn 的 `imbalanced-learn` 库中用于评估模型性能的函数。
这个函数通过打乱特征的顺序来评估模型性能的变化，从而得到每个特征对模型预测的重要性。
具体来说，`permutation_importance()` 函数会对训练数据集中的每一个样本的每一个特征进行随机打乱，然后使用打乱后的数据重新训练模型并评估模型的性能。
通过比较打乱前后的模型性能，我们可以得到每个特征对模型预测的影响。
下面是一个简单的例子：```pythonfrom _sampling import SMOTEfrom import make_classificationfrom import RandomForestClassifierfrom _selection import train_test_splitfrom import accuracy_scorefrom import permutation_importance生成一个不平衡的二分类数据集X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,weights=[, ], n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0,n_features=20, n_clusters_per_class=1,n_samples=1000, random_state=10)划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=, random_state=42)使用SMOTE进行过采样处理，解决类别不平衡问题sm = SMOTE(sampling_strategy='auto', random_state=42)X_train_smote, y_train_smote = _resample(X_train, y_train)使用随机森林分类器进行训练clf = RandomForestClassifier(random_state=42)(X_train_smote, y_train_smote)使用测试集进行预测y_pred = (X_test)计算准确率作为评估指标score = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"Accuracy: {score:.3f}")使用permutation_importance方法评估特征的重要性result = permutation_importance(clf, X_test, y_test, n_repeats=10, random_state=42, n_jobs=2)()```在这个例子中，我们首先生成了一个不平衡的二分类数据集，然后使用SMOTE进行过采样处理以解决类别不平衡问题。
《机器学习》期末考试试卷附答案
《机器学习》期末考试试卷附答案一、选择题（每题5分，共25分）1. 机器学习的主要目的是让计算机从数据中____，以实现某些任务或预测未知数据。
A. 抽取特征B. 生成模型C. 进行推理D. 分类标签答案：B. 生成模型2. K-近邻算法（K-NN）是一种____算法。
A. 监督学习B. 无监督学习C. 半监督学习D. 强化学习答案：A. 监督学习3. 在决策树算法中，节点的分裂是基于____进行的。
A. 信息增益B. 基尼不纯度C. 均方误差D. 交叉验证答案：A. 信息增益4. 支持向量机（SVM）的主要目的是找到一个超平面，将不同类别的数据点____。
A. 完全分开B. 尽量分开C. 部分分开D. 不分开答案：B. 尽量分开5. 哪种优化算法通常用于训练深度学习模型？A. 梯度下降B. 牛顿法C. 拟牛顿法D. 以上都对答案：D. 以上都对二、填空题（每题5分，共25分）1. 机器学习可以分为监督学习、无监督学习和____学习。
A. 半监督B. 强化C. 主动学习D. 深度答案：A. 半监督2. 线性回归模型是一种____模型。
A. 线性B. 非线性C. 混合型D. 不确定型答案：A. 线性3. 在进行特征选择时，常用的评估指标有____、____和____。
A. 准确率B. 召回率C. F1 分数D. AUC 值答案：B. 召回率C. F1 分数D. AUC 值4. 神经网络中的激活函数通常用于引入____。
A. 非线性B. 线性C. 噪声D. 约束答案：A. 非线性5. 当我们说一个模型具有很好的泛化能力时，意味着该模型在____上表现良好。
A. 训练集B. 验证集C. 测试集D. 所有集答案：C. 测试集三、简答题（每题10分，共30分）1. 请简要解释什么是过拟合和欠拟合，并给出解决方法。
2. 请解释什么是交叉验证，并说明它的作用。
答案：交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法，通过将数据集分成若干个互斥的子集，轮流用其中若干个子集作为训练集，其余子集作为验证集，对模型进行评估。
人工智能机器学习技术练习(习题卷8)
人工智能机器学习技术练习(习题卷8)第1部分：单项选择题，共62题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是()?A)计算量小B)可以判别问题是否线性可分C)其解完全适用于非线性可分的情况答案:B解析:2.[单选题]构建回归树的时间复杂度最重要的因素是()A)特征中类别的个数B)label列值域C)样本总量答案:A解析:3.[单选题]()是指为最小化总体风险,只需在每个样本上选择能使特定条件风险最小的类别标记。
A)支持向量机B)间隔最大化C)线性分类器D)贝叶斯判定准则答案:D解析:4.[单选题]下列选择 Logistic回归中的 One-Vs-All方法中,()是真实的。
A)我们需要在n类分类问题中适合n个模型B)我们需要适合n-1个模型来分类为n个类C)我们需要只适合1个模型来分类为n个类D)以上答案都不正确答案:A解析:如果存在n个类,那么n个单独的逻辑回归必须与之相适应,其中每个类的概率由剩余类的概率之和确定。
5.[单选题](__)不属于相关分析。
A)正相关B)负相关C)线性相关D)误差相关答案:D解析:6.[单选题]移动运营商对客户进行细分,设计套餐和营销活动可以使用下面哪种机器学习方法( )。
A)贝叶斯分类器B)关联方法C)聚类算法D)多层前馈网络7.[单选题]下面是三个散点图(A,B,C,从左到右)和和手绘的逻辑回归决策边界。
alt="" >上图中哪一个显示了决策边界过度拟合训练数据?A)AB)BC)CD)这些都没有答案:C解析:由于在图3中,决策边界不平滑,表明其过度拟合数据。
8.[单选题]半监督学习包括。
A)主动学习B)回归学习C)聚类学习D)直推学习答案:D解析:9.[单选题]在统计语言模型中,通常以概率的形式描述任意语句的可能性,利用最大相似度估计进行度量,对于一些低频词,无论如何扩大训练数据,出现的频度仍然很低,下列哪种方法可以解决这一问题()A)一元切分B)一元文法C)数据平滑D)N元文法答案:C解析:10.[单选题]将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?A)频繁模式挖掘B)分类和预测C)数据预处理D)数据流挖掘答案:C11.[单选题]图像数据分析的常用方法不包括（ ）A)图像变换B)图像编码和压缩C)图像增强和复原D)图像数据采集答案:D解析:12.[单选题]下列关于数据的说法，不正确的是（）A)数据的类别有多种多样B)数据库中的一列代表一个特征C)一组数据平均值不会受异常值影响D)数据点之间的距离满足d_ij+d_jk≥d_ik答案:C解析:13.[单选题]关于ZooKeeper的说法不正确是()A)采用层次化的数据结构B)采用类似于LINUX命令进行数据访问C)具备临时节点和永久节点D)永久节点会随客户端会话的结束而结束其生命周期答案:D解析:14.[单选题]下面数据结构能够支持随机的插入和删除操作、并具有较好的性能的是A)链表和哈希表B)数组和链表C)哈希表和队列D)堆栈和双向队列答案:A解析:15.[单选题]下面关于数据科学与统计学的关系描述不正确的有(__)。
人工智能机器学习技术练习(习题卷20)
人工智能机器学习技术练习(习题卷20)第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]如果我们说“线性回归”模型完美地拟合了训练样本（训练样本误差为零），则下面哪个说法是正确的？A)测试样本误差始终为零B)测试样本误差不可能为零C)以上答案都不对答案:C解析:根据训练样本误差为零，无法推断测试样本误差是否为零。
值得一提是，如果测试样本样本很大，则很可能发生过拟合，模型不具备很好的泛化能力！2.[单选题]关于回归问题,说法正确的是()A)可以不需要labelB)label列是连续型C)属于无监督学习答案:B解析:3.[单选题](__)不属于基本分析方法。
A)回归分析B)分类分析C)聚类分析D)元分析答案:D解析:4.[单选题]下列对于查全率的描述，解释正确的是（__）。
A)统计分类器预测出来的结果与真实结果不相同的个数，然后除以总的样例集D的个数。
B)先统计分类正确的样本数，然后除以总的样例集D的个数。
C)预测为正的样例中有多少是真正的正样例D)样本中的正例有多少被预测正确答案:D解析:5.[单选题]n!后面有多少个0,6!=1*2*3*4*5*6=720.720后面有1个0,n=10000,求n!。
A)2498B)2499C)2450D)2451答案:B解析:6.[单选题]以下不属于线性分类器最佳准则的是( )A)感知准则函数B)支持向量机C)贝叶斯分类D)Fisher准则解析:7.[单选题]以下对字典的说法错误的是（）。
A)字典可以为空B)字典的键不能相同C)字典的键不可变D)字典的键的值不可变答案:D解析:8.[单选题]假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如我们把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或 函数(XNOR function)吗( )A)可以B)不能C)不好说D)不一定答案:B解析:9.[单选题]关于欠拟合(under-fitting),正确的是( )。
《机器学习导论》题集
《机器学习导论》题集一、选择题（每题2分，共20分）1.以下哪个选项不是机器学习的基本类型？A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 深度学习2.在监督学习中，以下哪个选项是标签（label）的正确描述？A. 数据的特征B. 数据的输出结果C. 数据的输入D. 数据的预处理过程3.以下哪个算法属于无监督学习？A. 线性回归B. 逻辑回归C. K-均值聚类D. 支持向量机4.在机器学习中，过拟合（overfitting）是指什么？A. 模型在训练集上表现很好，但在新数据上表现差B. 模型在训练集上表现差，但在新数据上表现好C. 模型在训练集和新数据上表现都很好D. 模型在训练集和新数据上表现都差5.以下哪个选项不是交叉验证（cross-validation）的用途？A. 评估模型的泛化能力B. 选择模型的超参数C. 减少模型的训练时间D. 提高模型的准确性6.在梯度下降算法中，学习率（learning rate）的作用是什么？A. 控制模型训练的迭代次数B. 控制模型参数的更新速度C. 控制模型的复杂度D. 控制模型的训练数据量7.以下哪个激活函数常用于神经网络中的隐藏层？A. Sigmoid函数B. Softmax函数C. ReLU函数D. 线性函数8.以下哪个选项不是决策树算法的优点？A. 易于理解和解释B. 能够处理非线性数据C. 对数据预处理的要求不高D. 计算复杂度低，适合大规模数据集9.以下哪个评价指标适用于二分类问题？A. 准确率（Accuracy）B. 召回率（Recall）C. F1分数（F1 Score）D. 以上都是10.以下哪个算法属于集成学习（ensemble learning）？A. 随机森林B. K-近邻算法C. 朴素贝叶斯D. 感知机二、填空题（每空2分，共20分）1.在机器学习中，数据通常被分为训练集、_______和测试集。
2._______是一种常用的数据预处理技术，用于将数值特征缩放到一个指定的范围。
机器学习_温州大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
机器学习_温州大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.GBDT由哪三个概念组成：( )参考答案:Regression Decision Tree(即 DT)_Gradient Boosting(即GB)_Shrinkage(缩减)2.对于非概率模型而言，可按照判别函数线性与否分成线性模型与非线性模型。
下面哪些模型属于线性模型？参考答案:K-means_k近邻_感知机3.逻辑回归分类的精度不够高，因此在业界很少用到这个算法参考答案:错误4.SMOTE算法是用了上采样的方法。
参考答案:正确5.支持向量是那些最接近决策平面的数据点参考答案:正确6.100万条数据划分训练集、验证集、测试集，数据可以这样划分：98%，1%，1% 。
参考答案:正确7.K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
参考答案:错误8.朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性。
参考答案:正确9.PCA投影方向可从最大化方差和最小化投影误差这两个角度理解。
参考答案:正确10.相关变量的相关系数可以为零，对吗？参考答案:正确11.Sigmoid函数的范围是（-1，1）参考答案:错误12.影响KNN算法效果的主要因素包括( )。
参考答案:决策规则_K的值_距离度量方式13.逻辑回归的特征一定是离散的。
参考答案:错误14.闵可夫斯基距离中的p取1或2时的闵氏距离是最为常用的，以下哪项是正确的:( )。
参考答案:闵可夫斯基空间不同于牛顿力学的平坦空间_p取1时是曼哈顿距离_p取2时是欧氏距离_p取无穷时是切比雪夫距离15.KNN算法的缺点包括以下几点？( )参考答案:计算复杂性高；空间复杂性高，尤其是特征数非常多的时候_可解释性差，无法给出决策树那样的规则_对训练数据依赖度特别大，当样本不平衡的时候，对少数类的预测准确率低16.两个向量的余弦相似度越接近1，说明两者越相似。
参考答案:正确17.k近邻法(k-Nearest Neighbor,kNN)是一种比较成熟也是最简单的机器学习算法，可以用于分类，但不能用于回归方法。
nonlocal注意力机制代码
nonlocal注意力机制代码非局部注意力机制（nonlocal attention mechanism）是一种用于计算机视觉任务的注意力机制，其目的是在一个图像或视频中建立全局的关联。
注意力机制旨在模拟人类视觉系统的特征提取过程。
在图像识别任务中，对于感兴趣的目标，并不是所有的细节都是重要的。
通过引入注意力机制，模型可以学习到对于不同部分的关注程度，从而引导模型更好地进行特征提取和分类。
传统的注意力机制主要关注局部区域，比如卷积神经网络（CNN）中的空间注意力机制（Spatial Attention）。
非局部注意力机制引入了全局性的信息交互，使得模型能够更好地捕捉到整体上的关联。
非局部注意力机制最早由王晓剑等人提出，并应用于视频分类任务。
以下是该方法的伪代码表示：```def NonLocalAttention(input, theta_weight, phi_weight, g_weight, output_weight):# 输入参数:# input: 输入特征图，shape为[N, C, H, W]# theta_weight, phi_weight, g_weight: 权重矩阵，shape为[N,C/2, C/2]# output_weight: 输出特征图的权重矩阵，shape为[N, C, H, W]# 1. 分离输入特征图为三个矩阵theta = Conv2d(input, theta_weight) # 使用卷积操作为其添加权重 theta_weight，得到 [N, C/2, H, W]phi = Conv2d(input, phi_weight) # 使用卷积操作为其添加权重 phi_weight，得到 [N, C/2, H, W]g = Conv2d(input, g_weight) # 使用卷积操作为其添加权重g_weight，得到 [N, C/2, H, W]# 2. 将 theta 和 phi 进行展开，并对应位置相乘，计算得到注意力图theta = Reshape(theta, [N, C/2, H*W]) # 将 theta 从 [N, C/2, H, W] 变形为 [N, C/2, H*W]theta = Transpose(theta, [0, 2, 1]) # 将维度 1 和 2 进行交换，得到 [N, H*W, C/2]phi = Reshape(phi, [N, C/2, H*W]) # 类似地，将 phi 变形为[N, C/2, H*W]f = Matmul(theta, phi) # 点乘操作，得到注意力图 [N, H*W,H*W]attention_map = Softmax(f, axis=2) # 对 f 进行 softmax 操作，以得到归一化的注意力图# 3. 用注意力图与 g 矩阵相乘，得到加权的输出特征图g = Reshape(g, [N, C/2, H*W]) # 将 g 变形为 [N, C/2, H*W]g = Transpose(g, [0, 2, 1]) # 将维度 1 和 2 进行交换，得到[N, H*W, C/2]y = Matmul(attention_map, g) # 将注意力图与 g 进行矩阵乘法操作，得到 [N, H*W, C/2]y = Reshape(y, [N, H, W, C/2]) # 将 y 变形为 [N, H, W, C/2] y = Transpose(y, [0, 3, 1, 2]) # 将维度 1 和 4 进行交换，得到[N, C/2, H, W]# 4. 将窗口大小为 1 的卷积应用于 y，得到最终的输出特征图output = Conv2d(y, output_weight) # 使用卷积操作为 y 添加权重 output_weight，得到 [N, C, H, W]return output```非局部注意力机制在视觉任务中取得了显著的性能提升。
神经网络分类器检测异常数据的方法
神经网络分类器检测异常数据的方法神经网络是一种强大的机器学习算法，可以用于分类任务。
然而，在实际应用中，数据集中常常存在异常数据，这些异常数据可能会对分类结果造成严重影响。
因此，检测和处理异常数据是一个重要的任务。
以下是一些常用的方法来检测神经网络分类器中的异常数据。
1.数据探索与可视化分析：在使用神经网络分类器之前，首先对数据进行探索和分析。
通过绘制数据的直方图、散点图、箱线图等，可以发现数据集中是否存在异常值或者异常分布。
这有助于我们了解数据的特征与分布情况，为后续的异常数据检测提供基础。
2.离群点检测：离群点是指与其他数据点明显不同的个别样本。
离群点检测可以通过多种方法来实现，例如基于统计的方法（如均值和标准差方法）、基于距离的方法（如K近邻法和DBSCAN）、基于密度的方法（如LOF和孤立森林）等。
在神经网络分类器中，可以将离群点作为异常数据进行处理。
3.重采样：异常数据通常是在数据集中数量非常少的情况下出现的。
一种简单有效的方法是对数据进行重采样。
通过对异常数据进行复制或者合成新数据，可以增加异常数据的数量，从而提高神经网络分类器对异常数据的识别能力。
4.异常监测模型：异常监测模型是一种专门用于检测和识别异常数据的模型。
这些模型可以根据数据的特征和分布情况，自动学习和发现异常数据。
常见的异常监测模型包括自编码器、深度概率模型和集成模型等。
这些模型可以与神经网络分类器相结合，提高异常数据的识别率。
5.阈值设置：在训练神经网络分类器时，可以设置一个阈值来判断数据是否为异常。
通过调整阈值的大小，可以控制异常数据的识别精度和召回率。
同时，还可以使用交叉验证和网格等方法，选择最优的阈值。
6.特征选择与降维：异常数据通常具有与正常数据不同的特征。
因此，通过特征选择和降维方法，可以去除对异常数据识别无用的特征，从而提高神经网络分类器的性能。
7. 多模型集成：通过集成多个基本分类器的预测结果，可以进一步提高异常数据的检测性能。
大数据理论考试(习题卷2)
大数据理论考试(习题卷2)第1部分：单项选择题，共64题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]最早被提出的循环神经网络门控算法是什么（）A)长短期记忆网络B)门控循环单元网络C)堆叠循环神经网络D)双向循环神经网答案:A解析:LSTM是最早被提出的循环神经网络门控算法。
长短期记忆网络（Long-Short Term Memory,LSTM）论文首次发表于1997年11月15日。
门控循环单元网络（GRU）论文发表于2014年。
堆叠循环神经网络（SRNN）论文发表于2017年。
双向循环神经网络（Bidirectional recurrent neural networks）发表于1997年11月。
2.[单选题]关于欠拟合（under-fitting），（）是正确的。
A)训练误差较大，测试误差较小B)训练误差较小，测试误差较大C)训练误差较大，测试误差较大D)训练误差较小，测试误差较答案:C解析:欠拟合是指对训练样本的一般性质尚未学好，因此训练误差和测试误差均较大3.[单选题]（）模块是python标准库中最常用的模块之一。
通过它可以获取命令行参数，从而实现从程序外部向程序内部传递参数的功能，也可以获取程序路径和当前系统平台等信息。
A)sysB)platformC)mathD)time答案:A解析:sys模块用来获取命令行参数，从而实现从程序外部向程序内部传递参数的功能，也可以获取程序路径和当前系统平台等信息。
4.[单选题]数据管理成熟度模型中成熟度等级最高是哪一级（）。
A)已优化级B)已测量级C)已定义级D)已管理级答案:A解析:已优化是数据管理成熟度模型中成熟度的最高等级。
5.[单选题]多分类学习中，最经典的三种拆分策略不包括（）。
A)一对一B)一对其余C)一对多D)多对多6.[单选题]属于卷积神经网络应用方向的是(__)。
A)图像分类B)目标检测C)图像语义分割D)以上答案都正答案:D解析:卷积神经网络应用于图像分类，目标检测及图像语义分割。
数据挖掘与python实践_中央财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数据挖掘与python实践_中央财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.数据挖掘又称从数据中发现知识，后者英文简称为（）。
答案:KDD2.数据挖掘又称从数据中发现知识，前者英文简称为（）。
答案:DM3.一般数据挖掘的流程顺序，下列正确的是（）。
①选择数据挖掘的技术、功能和合适的算法②选择数据，数据清洗和预处理③了解应用领域，了解相关的知识和应用目标④寻找感兴趣的模式、模式评估、知识表示⑤创建目标数据集答案:③⑤②①④4.结构化的数据是指一些数据通过统一的（）的形式存储的，这类数据我们称为结构化的数据。
答案:二维表格5.数值预测用于连续变量的取值，常用的预测方法是（）。
答案:回归分析6.以下Python包中，绘图功能最强大的是（）。
答案:matplotlib7.以下Python包中，最适合用于机器学习的是（）。
答案:scikit-learn8.以下Python包中，提供了DataFrame数据类型的是（）。
答案:pandas9.下列关于数据规范化说法错误的是（）。
答案:数据规范化是为了给重要的属性赋予更大的权重10.使用python处理缺失值的方法中叙述错误的是（）。
答案:interpolate()使用中位数填充缺失值11.主成分分析方法PCA属于属于python中的哪个包（）。
答案:sklearn12.在numpy包中，计算中位数的函数为（）。
答案:numpy.median()13.运行以下代码“import matplotlib.pyplot as plt”引入plt后，要绘制直方图，需要利用的函数为（）。
答案:plt.hist()14.使用最小-最大法进行数据规范化，需要映射的目标区间为[0,100]，原来的取值范围是[-10,10]。
根据等比映射的原理，一个值8映射到新区间后的值是（）。
答案:9015.利用tree.DecisionTreeClassifier()训练模型时调用.fit()方法需要传递的第一个参数是（）。
机器学习课程期末考试试题
机器学习课程期末考试试题### 机器学习课程期末考试试题一、选择题（每题2分，共20分）1. 在机器学习中，通常所说的“过拟合”是指：- A. 模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差 - B. 模型在训练集上表现较差- C. 模型在训练集和测试集上表现都很差- D. 模型在训练集上表现一般，但在测试集上表现很好2. 支持向量机（SVM）的核心思想是：- A. 找到最佳拟合线- B. 找到最佳拟合平面- C. 在特征空间中找到最优的决策边界- D. 在数据空间中找到最优的决策边界3. 以下哪个算法是用于聚类分析的？- A. 逻辑回归- B. 决策树- C. K-means- D. 随机森林4. 在神经网络中，激活函数的作用是：- A. 增加模型的复杂度- B. 引入非线性因素- C. 减少模型的复杂度- D. 使模型更容易训练5. 交叉验证的主要目的是什么？- A. 减少模型训练时间- B. 减少模型的过拟合风险- C. 提高模型的泛化能力- D. 增加模型的复杂度二、简答题（每题10分，共30分）1. 描述机器学习中的“训练集”和“测试集”的区别，并解释为什么在机器学习中需要将数据集分为训练集和测试集。
2. 解释什么是“决策树”，并简述如何使用决策树进行分类。
3. 什么是“梯度下降”算法？它在机器学习中如何应用？三、计算题（每题25分，共50分）1. 假设我们有一个简单的线性回归问题，模型的预测函数为 \( f(x) = wx + b \)，其中 \( w \) 是权重，\( b \) 是偏置项。
给定数据集 \( \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)\)，其中\( y_i = wx_i + b + \epsilon_i \)，\( \epsilon_i \) 是噪声项。
请推导最小二乘法的权重 \( w \) 和偏置 \( b \) 的更新公式。
处理自己的数据集_不平衡数据集处理方法
处理自己的数据集_不平衡数据集处理方法处理不平衡数据集是在机器学习和数据挖掘任务中的一个重要问题，常见的不平衡数据集包括正负样本数目不均衡、多类别不平衡等。
不平衡数据集会对模型的性能产生不利影响，因此有必要对不平衡数据集进行处理。
下面介绍几种常见的处理方法：1.重采样方法：- 过采样（Oversampling）：对少数类样本进行复制，增加其在数据集中的权重，使得样本在建模时被更多地考虑。
常见的过采样方法有随机过采样（Random Oversampling）和SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。
- 欠采样（Undersampling）：对多数类样本进行剔除，减少其在数据集中的权重，使得样本在建模时占据较小比例。
常见的欠采样方法有随机欠采样（Random Undersampling）、Tomek Links等。
2.工程方法：- 数据增强（Data Augmentation）：通过对数据进行一些变换操作，如平移、旋转、缩放等，生成一些与原始样本类似但不完全相同的样本。
这样可以增加样本的多样性，并减少样本分布的偏差。
常见的数据增强方法有旋转、平移、加噪声等。
- 特征选择（Feature Selection）：选择与目标变量相关性较高的特征，减少特征的维度，以提高模型的泛化能力。
通过特征选择，可以减少样本不均衡造成的影响。
3.集成方法：- 集成学习（Ensemble Learning）：将多种不同的学习算法和模型组合起来，构建一个更加强大的模型，以提高整体分类性能。
常见的集成学习方法有Bagging、Boosting等。
在不平衡数据集中，可以使用集成方法来处理样本不平衡问题，通过集成多个模型，融合它们的预测结果，以达到更好的分类效果。
4.类别权重：- 调整样本权重（Sample Weighting）：给予少数类样本更大的权重，使其在模型训练过程中具有更大的影响力。
处理自己的数据集_不平衡数据集处理方法
处理自己的数据集_不平衡数据集处理方法不平衡数据集是指在分类任务中，不同类别的样本数量存在明显的不平衡。
这种不平衡会导致模型在处理时对多数类别的预测效果较好，而对少数类别的预测效果较差。
为了解决不平衡数据集的问题，可以采取以下方法进行处理。
1.重新采样重新采样是指通过增加或减少样本数量来平衡数据集的类别比例。
一种常见的重新采样方法是欠采样（undersampling），即删除多数类别的一些样本，使其数量与少数类别相当。
另一种方法是过采样（oversampling），即对少数类别进行复制，使其数量接近多数类别的数量。
同时，还可以采用合成样本（synthetic sampling）的方法，通过合成新的少数类别样本以增加其数量。
2.类别权重调整在模型训练过程中，可以给予不同类别的样本不同的权重，以平衡样本对模型训练的影响。
通常，权重可以根据类别频率的倒数进行设置，即少数类别的样本权重较高，多数类别的样本权重较低。
3.生成新特征对不平衡数据集进行分析可以发现，多数类别的样本中存在一些重要特征，而少数类别的样本则缺少这些特征。
因此，可以通过生成新的特征来提高模型对少数类别的区分能力。
常用的方法包括：主成分分析（PCA）、特征提取（Feature Extraction）和特征选择（Feature Selection）等。
4.集成学习集成学习可以提高模型的泛化能力，并减少对训练数据分布的依赖。
通过集成多个基模型的预测结果，可以得到更加准确的预测结果。
针对不平衡数据集，可以采用集成学习的方法，如上采样集成（Over-sampling Ensemble）和下采样集成（Under-sampling Ensemble）等。
5.代价敏感学习代价敏感学习是指给模型中的不同分类错误赋予不同的代价，以调整模型对不平衡数据集的预测效果。
可以通过设置分类错误的代价矩阵来实现，使得模型能够更加关注少数类别的分类准确性，降低多数类别的错误率。
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Probit applied to the mortgage data
• Fitting our 2380 observations to a regression for the probability of denial and the P/I ratio yields:
Pr(deny | P / I ratio) (2.19 2.97 P / I ratio) (0.16) (0.47)
• Both estimated coefficients const. = 6.32) •What is the change we expect in the probability if the P/I ratio goes up from 0.3 to 0.4?
Economic questions based on effects on binary outcomes
• • • • Tuition subsidy and decision to go to college Determinants of a teenager choice of smoking Determinants of successful job applications Determinants of voluntary environmental standard adoption by firms
P / I ratio 0.3) (2.19 2.97 0.3) (1.30) 0.097 Pr(deny | P / I ratio 0.4) (2.19 2.97 0.4) (1.00) 0.159 Pr(deny | Pr 0.159 0.097 0.062
P / I ratio 0.3) (2.19 2.97 0.5) (0.71) 0.239 Pr(deny | Pr 0.239 0.159 0.08
Probit: the effect of race
P / I ratio, black ) (2.26 2.74 P / I ratio 0.71Black ) Pr(deny | (0.16) (0.44) (0.083)
• These are common nonlinear transformations • They bound the predicted y to be in the 0-1 interval • Because cumulative distribution functions (cdf) are bounded by these extremes, these are the nonlinear functions employed • Probit uses the standard normal • Logit uses the standard logistic, in fact it is often called the logistic regression
• Holding constant the P/I ratio this shows that a black person has 17.7% more probability of being denied a mortgage • Can we conclude there is racial discrimination? • No, there are omitted variables to consider
• So this change gives a percent probability change of 6.2 •Notice that because of nonlinearity the effect depends on the value of P/I •Suppose it moved from 0.4 to 0.5
The other explanatory variables (the RHS), instead, can be of all types, binary, continuous, categorical, etc.
The “effect everything else equal” suggests the use of regression analysis. However, the binary LHS imposes some changes in the way we do things. Let’s see what…
Plotting the probit prediction curve
What about the effects of a change in X?
• We already met the problem of estimating effects of X in nonlinear models in chapter 6 • Then we explored a method that always works:
The probit regression with one regressor
Pr(Y 1| X ) (0 1 X )
• Where (.) is the standard normal cdf tabulated in the Appendix • Suppose you estimate 0 =-2 and 1 = 3 • If a person has a P/I ratio for a given application, what is the probability of mortgage application being denied?
• All estimated coefficients are significant and being black has a positive sign • Hence more probability of denial is associated with being black, P/I ratio equal • For a white with P/I = 0.3 the predicted Prob of denial is 7.5% • For a black with P/I = 0.3 the predicted Prob of denial is 23.3% • A difference of 15.8
Shortcomings of the linear probability model
• What stops the prediction from being outside the 0-1 probability interval?
Probit and logit regressions
Mortgage applications and payment to income ratios
Deny 0.080 0.604 P / I ratio (0.032) (0.098)
For a binary variable the predicted value is the probability of y=1
Regression with binary dependent variables Chapter 9 in textbook
What happens when we try to explain the effect of variable on the probability of an event (everything else equal), rather than its effect on a value? By definition, the event either happens (y=1) or it does not (y=0), so the LHS of the regression (the dependent) is a binary variable.
Effect on y everything else equal…
• Clearly sounds like the kind of problem we can take on using regression analysis • The only difference being that the outcome here is binary, either the mortgage is granted or not • On the other hand regression gives us a line: what does it mean fitting a line between 0 and 1 ? • One answer is to interpret the line as a probability. • However, a line can well give values of y outside the 0-1 probability range • How can we modify the line to bound it between the values of 0 and 1 suitable for probabilities?
Application to the Boston data
• What is the effect of race in the linear probability regression?
Deny 0.091 0.559 P / I ratio 0.177black (0.029) (0.089) (0.025)
Pr(Y • • • 1| X ) (0 1P / I ratio) (2 3 0.4) (0.8) 0.212 Notice that the linear index plays the role of z So, one can first compute z and then plug it in the cdf function The signs of 1 can be meaningful in that a positive sign means that the variable increases the probability and viceversa