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
小开
答案解析
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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