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
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]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
- 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
- 函数f(x)=[img=40x76]17e0bf8d391c13e.png[/img]的不连续点为( ) 未知类型：{'options': ['x=0', ' x=[img=43x39]17e0bf8d4513730.png[/img](k=0,±1,±2,…)', ' x=0和x=2kπ(k=0,±1,±2,…)', ' x=0和x=[img=43x39]17e0bf8d4513730.png[/img](k=0,±1,±2,…)'], 'type': 102}
- 下列4个集合中是空集的是（） A: ｛x|[img=18x22]1802f060e2f728f.png[/img]+1=0｝ B: ｛x|[img=18x22]1802f060e2f728f.png[/img]<-x｝ C: ｛x|[img=18x22]1802f060e2f728f.png[/img]=0｝ D: ｛x|[img=18x22]1802f060e2f728f.png[/img]-1=0｝