以下说法正确的是

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  • A、一个机器学习模型,如果有较高准确率,总是说明这个分类器是好的
  • B、如果增加模型复杂度, 那么模型的测试错误率总是会降低
  • C、不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,用监督学习进行学习
  • D、ABC全错
答案:D解析:如果负样本占比非常大,也会有很高的准确率, 对正样本的分类不一定很好,A错误;增加模型复杂度容易导致过拟合,结果就是训练集上错误率很低,测试集上错误率很高,B错误;聚类“类别id”有效地总结了数据特征,可以作为一个新的特征项使用监督学习进行模型训练,C错误。综上所述,D正确。
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