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A.logistic回歸的建模數(shù)據(jù)量不能太少，目標(biāo)變量中每個(gè)類別所對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)量要足夠充分，才能支持建模。
B.logistic回歸要排除共線性的影響。
C.logistic回歸對(duì)噪聲和異常值比較魯棒。
D.logistic回歸容易過擬合。

A.KNN算法是操作最為簡(jiǎn)單的分類算法
B.KNN算法的指導(dǎo)思想是“近朱者赤近墨者黑”
C.KNN算法的可解釋性較差，無法給出科學(xué)的分類規(guī)則
D.KNN算法的計(jì)算量與數(shù)據(jù)量有關(guān)