特征是描述样本的特性的维度，关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性，以下说法正确的是:

执行完语句X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0),训练集占比多少?

以下哪种情况说明模型出现了过拟合 （）

以下不是贝叶斯回归的优点的是哪一项

from sklearn import linear_model
reg = linear_model.Lasso，其中Lasso 是用来拟合什么样的线性模型的？

Scikit-learn中数据和标签用什么数据结构来存储？

逻辑回归模型是解决什么问题的模型？

在scikit-learn中，DBSCAN算法对于（ ）参数值的选择非常敏感

下面的问题，属于分类问题的是；

在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时，根据平均绝对误差给模型打分，则下面代码的划线处 应填上（ ），scores的分数越（ ），说明回归模型的性能越好。代码：scores = cross_val_score(lm, X, y, cv=5, scoring = ＇_______________＇)

下面关于最小二乘法（Ordinary Least Squares）的说法，正确的是：