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第302章 怎么都不来啊（第2页）

此外，逻辑回归还可以提供每个特征的权重系数，帮助我们理解各个特征对学生成绩的影响程度。

线性回归（A.线性回归）也可用于这个问题，但它更适用于连续数值型的目标变量的预测，而不是二分类问题。

聚类（c.聚类）是无监督学习方法，不适用于这个情况。

关联规则挖掘（d.关联规则挖掘）通常用于发现数据中的频繁项集和关联关系，不太适合用于预测学生成绩的问题。

因此，在给出的选项中，选择使用逻辑回归模型（b.逻辑回归）是合适的，它可以用于预测学生学习成绩是否会提高，并了解GpA、tUc和pSI对学生成绩的影响程度。

4、K-means算法在给定数据集上运行第一次后的结果为，数据集分为三个簇：cluster1：（1，3）、（2，4）；cluster2：（4，0）、（2，0）；cluster3：（0，3）、（0，5）。

样本（0，3）和cluster2的质心之间的曼哈顿距离为：你的答案：5你的计算过程：cluster2的质心：（4+2）2=3;0样本的坐标是（0，3），cluster2的质心是（3，0）。

将给定的点代入公式，我们有：d=|3-0|+|0-3|=|3|+|-3|=3+3=6。

。

。

1bagging（包装法）：优势：bagging通过随机有放回地对训练数据进行采样，每个基分类器独立训练，然后通过投票或平均等方式进行集成，能够有效降低过拟合风险，提高模型的泛化能力。

它尤其适合在高方差的模型上使用，如决策树等。

局限性：对于高偏差的模型来说，bagging可能无法显着改善模型性能。

此外，由于基分类器的独立性，bagging不容易处理存在较强相关性的数据，比如时间序列数据。

使用场景：bagging通常用于分类和回归问题，在数据集较大且噪声相对较小的情况下表现良好。

2boosting（提升法）：优势：boosting通过迭代地训练一系列基分类器，并根据前一个分类器的性能对样本权重进行调整，使得基分类器逐渐关注于难以分类的样本。

它能够有效提高模型的精度和泛化能力，尤其适合解决高偏差的问题。

局限性：boosting对噪声和异常值比较敏感，容易导致过拟合。

此外，由于基分类器之间存在依赖关系，boosting的训练过程相对较慢。

使用场景：boosting通常用于分类问题，在需要处理高偏差或低准确度的场景下表现出色。

3Stacking（堆叠法）：优势：Stacking通过在多个基分类器上构建一个元分类器来进行集成，可以充分利用各个基分类器的预测结果，进一步提升性能。

通过允许使用更复杂的元分类器，Stacking具有更强大的表达能力。

局限性：Stacking的主要挑战在于选择合适的元特征以及使用交叉验证避免数据泄露。

此外，Stacking通常需要更多的计算资源和时间来进行模型训练和预测。

使用场景：Stacking适用于各类机器学习问题，并且在数据集相对较大、前期已经进行了一定特征工程的情况下效果较好。