Scikit-Learn中，（）可以实现计算模型准确率。

采用主成分分析法映射到低维空间，将最小的d-d＇个特征向量舍弃，产生的影响是（）。

进行主成分分析的前提条件是各变量间（）。

下列关于降维算法中主成分分析的说法错误的是（）。

有两个样本点，第一个点为正样本，它的特征向量是（0，-1）；第二个点为负样本，它的特征向量是（2，3）。从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是（）。

如果一个SVM模型出现欠拟合，那么（）能解决这一问题。

下列关于支持向量的说法正确的是（）。

下列关于支持向量回归的说法错误的是（）。

对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不支持向量，下列说法正确的是（）。

任何一个核函数都隐式地定义了一个（）空间。

为了允许支持向量机在一些样本上出错，引入（）的概念。