回归模型犹如一列火车，引擎牵引的列车节箱数受速度、动力等因素所限，并不能无限增加，否则这列火车会存在安全隐患，回归也存在这类由维度（列车节箱）所引起的安全问题，因此在数据挖掘的场景中，认为自变量的维度最好不要超出15个，那么控制自变量个数的方法主要是哪种（）

A.数据维度本身比较多，容易产生高维灾难问题，因此需要进行降维
B.数据可能会受到各种干扰，因此会产生各种误差，需要进行数据清理
C.统计模型有很多假设，这些假设需要满足，因此需要做统计上的准备工作
D.统计模型有固定的数据清理流程，不建议改变

A.自回归法（AR）
B.差分法
C.随机效应法（RM）
D.移动平均值法（MA）

A.logistiC回归模型
B.深层神经网络模型
C.结构方程模型
D.线性回归模型