给线性回归模型添加一个不重要的特征可能会造成？

小开

答案解析

答案为（A）：线性回归中，R-squared描述的是输入变量（特征）对输出变量的解释程度。在单变量线性回归中R-squared; 越大，说明拟合程度越好；而在多变量的情况下，无论增加的特征与输出是否存在关系（即是否重要），R-squared; 要么保持不变，要么增加。故本题中可能的选项只有A。（本题中增加一个特征后至少有两个特征，所欲属于多特征范畴）;多变量线性回归使用adjusted R-squared评估模型效果。并且增加一个特征变量，如果这个特征有意义，Adjusted R-Square 就会增大，若这个特征是冗余特征，Adjusted; R-Squared 就会减小。;单变量线性回归中，R-squared和adjusted R-squared是一致的，即重要特征使R-squared增大，冗余特征使R-squared减小。