多项选择题
如果回归模型中存在多重共线性（multicollinearity），应该如何解决这一问题而不丢失太多信息？（）
A.剔除所有的共线性变量
B.剔除共线性变量中的一个
C.通过计算方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）来检查共线性程度，并采取相应措施
D.删除相关变量可能会有信息损失，可以不删除相关变量，而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题，例如Ridge或Lasso回归
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多项选择题
逻辑回归与多元回归分析有哪些不同之处？（）
A.逻辑回归是用来解决分类问题的，可以用于预测事件发生的概率。
B.为了测量真实样本与模型的拟合程度，可以使用逻辑回归来计算拟合优度指数。
C.在拟合逻辑回归模型之后，还可以根据系数值，来判断各个独立特征与目标输出的关系（正相关或负相关）。 -
判断题
箱形图（Box Plot）是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。 -
判断题
One-vs-rest逻辑回归分类法中，假设有n个类别，那么就会建立n个二项分类器，每个分类器针对其中一个类别和剩余类别进行分类。进行预测时，利用这n个二项分类器进行分类，得到数据属于当前类的概率，选择其中概率最大的一个类别作为最终的预测结果。
