鉴别多元共线特征后，下一步可能的操作有（）。

移除两个共线变量

不移除两个变量，而是移除一个

移除相关变量可能会导致信息损失，可以使用惩罚线性回归模型（如ridge或lasso regression）

正确答案：BC

解析：

移除两个变量会损失一切信息，所以只能移除一个特征，或者也可以使用正则化算法。

题目纠错

ADABOOST数据题库共6章西安

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运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[[1，2，3]，[3，4，5]，[4，5，6]]）
print（np.mean a，axis=0））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[[30，65，70]，[80，95，10]，[[50，90，60]]）
print（np.median （a，axis=1））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[[10，7，4]，[3，2，1]]）
print（np.percentile （a，50））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[[3，7，5]，[8，4，3]，[2，4，9]]）
print（np.ptp （a））

a=np.arange（1，13，1）.reshape（3，4），np.mean（a，axis=0）的输出结果是（）。

np.argmax（）函数的作用是（）。

Numpy中对数组进行转置的函数是（）。

np.dot（[[1，2，3]，[1，2，3]，[1，2，3]]，[[2，1，1]，[2，1，1]，[2，1，1]]）的输出结果是（）。

np.floor（[-1.7，1.5，-0.2，0.6，10]）的输出结果是（）。

np.floor（）函数的作用是（）。