对某二分类模型，求解Logistic回归得到 [img=103x23]18038fab870a59b.png[/img]，若有样本点 [img=54x21]18038fab8fef50f.png[/img]， [img=54x21]18038fab9869b42.png[/img]，如两个值对应的因变量都被预测为0，则阈值可能为（ ）
A: 0.4
B: 0.5
C: 0.6
D: 0.7
A: 0.4
B: 0.5
C: 0.6
D: 0.7
举一反三
- 对某二分类模型，求解Logistic回归得到 [img=103x23]1803a13e09e12a4.png[/img]，若有样本点 [img=54x21]1803a13e11fbee6.png[/img]， [img=54x21]1803a13e1acb12b.png[/img]，如两个值对应的因变量都被预测为0，则阈值可能为（ ） A: 0.4 B: 0.5 C: 0.6 D: 0.7
- 对某二分类模型，求解Logistic回归得到 [img=123x23]1803de0d06e7bdf.png[/img]，若有样本点[img=64x21]1803de0d0f2e0c9.png[/img]， [img=64x21]1803de0d188a9f6.png[/img] ，如两个值对应的因变量都被预测为0，则阈值可能为（ ） A: 0.4 B: 0.5 C: 0.6 D: 0.7
- 对某二分类模型，求解Logistic回归得到 [img=109x23]1803de0dd20f6ee.png[/img]，若有样本点 [img=64x21]1803de0dd9aefa1.png[/img]， [img=54x21]1803de0de24fa0b.png[/img]，如两个值对应的因变量 [img=16x18]1803de0dea96c8b.png[/img]被预测为0，[img=16x18]1803de0df3df0d9.png[/img]被预测为1，则阈值可能为（ ） A: 0.4 B: 0.5 C: 0.6 D: 0.7
- 对某二分类模型，求解Logistic回归得到 [img=95x23]1803a13ac6e5159.png[/img]，若有样本点 [img=78x21]1803a13acedb776.png[/img]，则 [img=49x22]1803a13ad6f7c37.png[/img]的概率为（ ） A: 0.2 B: 0.8 C: 0.55 D: 0.45
- 设随机变量X的概率密度[img=179x53]18035cf83c23aef.png[/img]，则[img=114x29]18035cf84543f83.png[/img]( ) A: 0.6 B: 0.4 C: 0.5 D: 0.7 E: 0.8