使用线性回归（LinearRegression）分类器和用M5P分类器对cpu.arff分别进行分类，由其输出的误差指标可知（ ）。 A: LinearRegression的相对误差比M5P的相对误差小 B: LinearRegression的平均绝对误差比M5P的平均绝对误差小 C: LinearRegression的标准误差比M5P的标准误差小 D: LinearRegression的平均方根误差比M5P的平均方根误差大

删去cpu.arff数据文件中的CACH属性后,使用M5P分类器构建方案,在结果中,到达LM2的实例数有()个。 A: LinearRegression的标准误差比M5P的标准误差小 B: LinearRegression的平均绝对误差比M5P的平均绝对误差小 C: LinearRegression的相对误差比M5P的相对误差小 D: LinearRegression的平均方根误差比M5P的平均方根误差大

以下哪个算法是分类算法_____。 ( ) A: DecisionTreeClassifier B: KMeans C: DBSCAN D: LinearRegression

在LinearRegression分类器训练数据集cpu.arff所生产的线性回归方程中，变量MMAX的系数是（）。

为了完成训练集和测试集的拆分，我们应该使用哪个函数（ ） A: LinearRegression() B: train_test_split（） C: Ridge() D: score（）

使用线性回归（LinearRegression）分类器和用M5P分类器对cpu.arff分别进行分类，由其输出的误差指标可知（）。

扩展库sklearn.linear_model中LinearRegression类的对象拟合完成之后，可以通过score()在测试数据集上进行评分来验证模型的质量。

以下哪些算法是分类算法？ A: BayesNet B: Multilayer Perceptron C: SMO D: J48 E: RandomTree F: LinearRegression G: PaceRegression H: SimpleKMeans I: DBSCAN J: EM