sklearn的model_selection（模型选择为和评估）模块提供了一些模型验证的方法。下列哪个不在模型选择和评估中（ ）
A: cross_val_score
B: learning_curve
C: accuracy_score
D: permutation_test_score
A: cross_val_score
B: learning_curve
C: accuracy_score
D: permutation_test_score
举一反三
- (1分)【单选题】模型的预测方法是（ ）。 A: fit B: predict C: score D: dump
- 从学生成绩表SC中查询平均成绩大于60分的同学的学号和平均成绩的正确语句为： A: selectsno,avg(score)assscorefromscgroupbysnohavingavg(score)>60 B: selectsno,avg(score)assscorefromscgroupbysnowhereavg(score)>60 C: selectsno,avg(score)assscorefromscwhereavg(score)>60 D: selectsno,avg(score)assscorefromschavingavg(score)>60
- 在下列代码中，有（ ）处实现了拆箱。 int score=5; object o= score; o=10; score =(int)o; object oScore = score;
- 从键盘上输入一个百分制成绩score，按下列原则输出其等级：score≥90，等级为A；80≤score<90，等级为B；70≤score<80，等级为C；60≤score<70，等级为D；score<60，等级为E。
- 等级为A，score=100；等级为B，score=190;等级为C或D，score=60;其他,score=0. if语句，以下正确的是（）。