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R中显示iris数据集列Species中各个值出现频次的命令是table(iris$Species)
选项:
A:对
B:错
命令
数据集
频次
发布时间:
2024-04-05 22:06:13
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相关试题
1.
R中绘出iris数据集矩阵各列的散布图的命令是 plot(iris)选项: A:对 B:错
2.
R中对iris数据集前四列全部数据进行聚类分析的命令是iris.kmeans选项: A:对 B:错
3.
R中绘出iris数据集矩阵各列的散布图的命令是plot(iris)。()
4.
R中通过命令help(iris)来查看对应iris数据集使用的帮助文档( )
5.
iris数据集为R的内置数据集之一,输出该数据集中“萼片宽度”变量的语句中,以下正确的有 选项: A: iris$Sepal.Length B: iris"Petal.Width"] C: iris,"Sepal.Width"] D:iris,2]
6.
【?】 #列出在基本程序包(base)中所有可利用的数据集 【?】 (iris, file ="iris.txt") #将数据集iris存储为.txt文件 【?】(iris, file ="iris.csv") #将数据集iris存储为.csv文件 mydata<-【?】("iris.txt",head=TRUE) #读取iris.txt到对象mydata中
7.
读取鸢尾花数据集iris前6行中的前4列数组元素,执行下列_语句可以实现。A.iris[6, 4]B.iris[:5, :3]C.iris[0:6, 0:4]D.iris[0:5, 3]
8.
以下哪个语句可以实现加载scikit-learn模块的iris数据集:@ sklearn加载iris数据集方法为load_iris 选项: A: iris = datasets.read_iris() B: iris = datasets.load_iris() C: iris = datasets.iris() D: iris = datasets.load.iris()
9.
读取鸢尾花数据集iris前6行中的前4列数组元素,执行下列_______语句可以实现。A.iris[6, 4]B.iris[:5, :3]C.iris[0:6, 0:4]D.iris[0:5, 3]
10.
python中导入内置的鸢尾花数据集时,首先利用from sklearn.datasets import load_iris 从sklearn.datasets模块导入鸢尾花数据集,然后利用下列哪个语句来将数据赋值给iris对象呢 选项: A、iris=load_iris B、iris=load_iris() C、iris=iris() D、iris=iris
11.
对数据集iris,执行语句head(iris)后,显示该数据集的 选项: A、列名称 B、第一行 C、前六行 D、全部信息
12.
查看iris数据集的目标名使用的语句是iris.( )。
13.
查看iris数据集的特征名使用的语句是iris.( )。
14.
导入iris数据集的语句是:from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()
15.
Weka中加载鸢尾花数据集(iris.arff),iris数据包含三个类别值,运行SMO分类器()。
16.
阅读以下读取iris鸢尾花数据集中的花萼长度数据集,并对其进行统计分析的代码,进行代码填空。 import numpy as np iris_sepal_length = np.____(1)_____(" iris_sepal_length.csv", delimiter=",") #读取数据集 np. ____(2)______(iris_sepal_length) # 对花萼长度进行去重处理 np. ___(3)___(iris_sepal_length) #求花萼长度表的均值 np. ___(4)____(iris_sepal_length) #求花萼长度表的最大值 np.__(5)___(iris_sepal_length) # 求花萼长度的标准差
17.
已知iris(鸢尾花)数据集中第5列为鸢尾花品种,执行( )语句可以访问该列。选项: A:print(iris[:,5]); B:print(iris[:,4]); C:print(iris[0:5]); D:print(iris[0:4])
18.
中国大学MOOC: 读取鸢尾花数据集iris前6行中的前4列数组元素,执行下列_______语句可以实现。
19.
下面这段代码是有关机器学习中数据集处理的,描述代码完成的工作,或 对代码进行注释。 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris( ) X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ( ) 导入数据集 划分为测试和训练数据集 测试数据集占 20%
20.
#iris是一个关于鸢尾花的统计信息的列表。 【?】 #查看列表iris的前六行 【?】 #查看列表iris的列名称 【?】 #对Sepal.Length列,查看元素的个数 【?】 #对Sepal.Length列,求均值
21.
已知iris表示鸢尾花数据集,print(iris.target)输出的是什么? 选项: A:输出数据所属的真实标签 B:输出数据的纬度 C:输出数据标签的名字
22.
根据J48分类器训练鸢尾花数据集(iris.arff)所生产的决策树,当sepallength=2.4;sepalwidth=4.0;petallength=5.3;petalwidth=1.8时,分类的结果是( )。A.Iris-setosaB.Iris-versicolorC.Iris-virginicaD.无法分类
23.
在执行上一题的程序段后,要访问鸢尾花数据集中所有行的鸢尾花品种(第5列),执行_______语句可以实现。选项: A:print(iris[:, 5]); B:print(iris[:, 4]); C:print(iris[0:5]); D:print(iris[:4])
24.
541.已知iris表示鸢尾花数据集,print(iris.target)输出的是什么? 选项: A:输出数据所属的真实标签 B:输出数据的纬度 C:输出数据标签的名字
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