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给线性回归模型添加一个不重要的特征可能会造成？
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- 假设我们要解决一个二类分类问题, 我们已经建立好了模型, 输出是0或1, 初始时设阈值为0.5, 超过0.5概率估计, 就判别为1, 否则就判别为0 ; 如果我们现在用另一个大于0.5的阈值, 那么现在关于模型说法, 正确的是 : 1 模型分类的召回率会降低或不变2 模型分类的召回率会升高3 模型分类准确率会升高或不变4 模型分类准确率会降低
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