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正则化是防止过拟合的一种方法，常与线性回归等算法配合使用

一元线性回归模型拟合效果的测度方法是（ ）。

线性回归方法是假定条件属性和决策属性之间存在线性关系，然后通过训练数据拟合出一个（）方程，并使用该方程去预测未知的新实例。

线性回归的损失函数中加入 L1 正则项，此时该回归叫做 Lasso 回归。

线性回归算法的主要特点是（）。