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判斷題分類模型的誤差大致分為兩種：訓(xùn)練誤差（training error）和泛化誤差（generalization error）。

1.判斷題神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不需要考慮變量是否共線，因此比邏輯回歸的實施應(yīng)用要簡單很多。

2.判斷題因子得分是各變量的線性組合。

3.判斷題現(xiàn)金流入量是指項目引起的企業(yè)現(xiàn)金收入得的增加額。

4.判斷題在計算加權(quán)平均數(shù)時，數(shù)據(jù)作用越大，所賦予的權(quán)重也就越大，數(shù)據(jù)的作用越小，所賦予的權(quán)重也就越小。

5.判斷題Adaboost算法的核心思想是下一個分類器更關(guān)注上一輪分錯的樣本。