题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练（）。
A.对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练
B.应用PCA算法降维，减少特征数量
C.根据重要性对特征进行筛选
D.以上所有
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A.对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练
B.应用PCA算法降维，减少特征数量
C.根据重要性对特征进行筛选
D.以上所有
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维修工时在50000小时的水平下，维修费用可以分解如下：
问题：建立维修部门工资费用的成本性态模型，并估计维修部门工作60000个小时的维修费用。
A.数字化、集成性、多样性、交互性、非线性
B.数字化、分散性、交互性、多样性、非线性
C.数字化、分散性、逻辑性、交互性、线性
D.数字化、集成性、多样性、交互性、线性
A.加强水质基础数据调查工作，为制定饮用水标准、确保饮用水安全提供科学依据
B.加强饮用水水源地管理，建立饮用水保护区，进行水源地生态修复
C.加强适应水质特征的技术集成研究，形成不同污染特征的饮用水安全保障技术
D.以上均正确
A.使用前向特征选择方法
B.使用后向特征排除方法
C.我们先把所有特征都使用，去训练一个模型，得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征，再去训练，用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好，我们可以去除这个特征
D.查看相关性表，去除相关性最高的一些特征
