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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
矩阵
数据集
绘出
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)。()
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.
使用R中的iris数据集,并使用KNN算法对其进行分类,得到形式如附件所示的混淆矩阵(使用table函数),并对测试集的分类结果进行分析说明。(需要上传包括分类及生成混淆矩阵的代码)训练集为:iris.train<-iris[c(1:25,51:75,101:125),]测试集为:iris.test<-iris[c(26:50,76:100,126:150),]
4.
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]
5.
显示iris的数据集的命令是?
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.
查看R内置数据集的前10行数据可以使用命令head(iris)( )
8.
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。 选项:A.iris[6, 4]B.iris[:5, :3]C.iris[0:6, 0:4]D.iris[0:5, 3]
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。选项: A:iris[6, 4]; B:iris[:5, :3]; C:iris[0:6, 0:4]; D:iris[0:5, 3]
10.
查看iris数据集的特征名使用的语句是iris.( )。
11.
导入iris数据集的语句是:from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()
12.
(1)列出在基本程序包(base)中所有可利用的数据集 (2)将数据集iris存储为.txt文件 (3)将数据集iris存储为.csv文件 (4)读取iris.txt到对象mydata中
13.
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])
14.
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%
15.
在进行模型训练之前,不需要对Iris数据集进行任何处理。 选项: A:对 B:错
16.
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。
17.
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
18.
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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