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psi為分類資料，取1表示接受了新的教學方法指導，0表示沒有接受新的教學方法指導；gpa表示學生平均積分點，為數值型資料；tuc表示以往的學生成績，為數值型資料。假如，想了解gpa、tuc和psi對學生成績是否有影響，以及預測學生學習成績是否會提高，你會選擇下述用哪個。
模型？為什麼？（a線性迴歸 b邏輯迴歸 c聚類 d關聯規則挖掘）你的選擇：邏輯迴歸你的解釋：邏輯迴歸是一種廣泛應用於分類問題的機器學習演算法。在這個情況下，我們的目標是預測學習成績是否提高，這是一個二分類問題，即學習成績提高或不提高。邏輯迴歸可以用來建立一個機率模型，根據給定的特徵值（gpa、tuc和psi），計算出學生成績提高的機率。邏輯迴歸模型的輸出是一個機率值，表示學生成績提高的可能性。這使得我們能夠根據學生的特徵值進行預測，並判斷他們學習成績是否會提高。此外，邏輯迴歸還可以提供每個特徵的權重係數，幫助我們理解各個特徵對學生成績的影響程度。線性迴歸 (a線性迴歸) 也可用於這個問題，但它更適用於連續數值型的目標變數的預測，而不是二分類問題。聚類 (c聚類) 是無監督學習方法，不適用於這個情況。關聯規則挖掘 (d關聯規則挖掘) 通常用於發現資料中的頻繁項集和關聯關係，不太適合用於預測學生成績的問題。因此，在給出的選項中，選擇使用邏輯迴歸模型（b邏輯迴歸）是合適的，它可以用於預測學生學習成績是否會提高，並瞭解gpa、tuc和psi對學生成績的影響程度。4、k-ans演算法在給定資料集上執行第一次後的結果為，資料集分為三個簇： cster1： (1, 3)、 (2,4)；cster2： (4, 0) 、(2, 0)；cster3 ：(0, 3)、 (0, 5)。樣本(0, 3)和cster2的質心之間的曼哈頓距離為：你的答案：5你的計算過程：cster2的質心：(4+2)/2=3；0樣本的座標是 (0, 3)，cster 2 的質心是 (3, 0)。將給定的點代入公式，我們有：d = |3 - 0| + |0 - 3|= |3| + |-3|= 3 + 3= 6。
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1baggg（包裝法）：優勢：baggg透過隨機有放回地對訓練資料進行取樣，每個基分類器獨立訓練，然後透過投票或平均等方式進行整合，能夠有效降低過擬合風險，提高模型的泛化能力。它尤其適合在高方差的模型上使用，如決策樹等。侷限性：對於高偏差的模型來說，baggg可能無法顯著改善模型效能。此外，由於基分類器的獨立性，baggg不容易處理存在較強相關性的資料，比如時間序列資料。使用場景：baggg通常用於分類和迴歸問題，在資料集較大且噪聲相對較小的情況下表現良好。2boostg（提升法）：優勢：boostg透過迭代地訓練一系列基分類器，並根據前一個分類器的效能對樣本權重進行調整，使得基分類器逐漸關注於難以分類的樣本。它能夠有效提高模型的精度和泛化能力，尤其適合解決高偏差的問題。侷限性：boostg對噪聲和異常值比較敏感，容易導致過擬合。此外，由於基分類器之間存在依賴關係，boostg的訓練過程相對較慢。使用場景：boostg通常用於分類問題，在需要處理高偏差或低準確度的場景下表現出色。3stackg（堆疊法）：優勢：stackg透過在多個基分類器上構建一個元分類器來進行整合，可以充分利用各個基分類器的預測結果，進一步提升效能。透過允許使用更復雜的元分類器，stackg具有更強大的表達能力。侷限性：stackg的主要挑戰在於選擇合適的元特徵以及使用交叉驗證避免資料洩露。此外，
