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答案藏在上期神帖【简单的介绍一下数据增强、特征工程、特征选择】中~

 规则说明

 不限参与人数
 不设截止时间（长期有效）
 无需抢速排名，答对即可获得奖励！

准备好就开始吧，一起学习干货，轻松赢麦豆！

Ready go！

AI知识问答（知识巩固）

1、数据增强的主要目的是什么？

A. 减少原始数据的总量以加速训练

B. 仅用于提升模型在训练集上的准确率

C. 通过变换增加数据量和多样性，提高模型泛化能力，减少过拟合

D. 直接替代特征工程的作用

2、特征工程的核心在于？

A. 只负责删除无用的特征

B. 将原始数据转化为更能被模型有效利用的特征

C. 仅关注特征的标准化和归一化

D. 等同于特征选择过程

3、下列哪种特征选择方法是在模型训练过程中自动进行的？

A. 过滤式（Filter） - 基于统计量（如信息增益）

B. 包裹式（Wrapper） - 基于模型性能评估

C. 嵌入式（Embedded） - 如L1正则化在训练时进行特征选择

D. 以上都不是