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能解决数据集类别不平衡的方法有()
选项:
A: 扩大数据集
B: 对大数据欠采样
C: 对小数据过采样
D: 使用新的评价指标
指标
不平衡
数据集
发布时间:
2024-05-06 15:03:19
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1.
哪个选项描述了Bagging算法的主要步骤?( )选项: A:对原始数据集进行随机采样,生成多个不同的子数据集,并在每个子数据集上训练一个独立的模型 B:对原始数据集进行有放回的随机采样,生成多个不同的子数据集,并在每个子数据集上训练一个独立的模型 C:对原始数据集进行分层采样,生成多个不同的子数据集,并在每个子数据集上训练一个独立的模型 D:ABC都不正确
2.
处理类别不平衡问题,可以使用以下哪些采样方法:选项: A:欠采样; B:过采样; C:随机采样; D:分层采样
3.
解决类别不平衡的方法包括() 选项: A:去除正例样本 B:过采样 C:阈值移动 D:欠采样
4.
解决类别不平衡的方法包括( )。 选项: A、阈值移动 B、过采样 C、去除正例样本 D、欠采样
5.
当数据分布不平衡时,我们可采取的措施不包括()。A.对数据分布较少的类别过采样B.对数据分布较多的类别欠采样C.对数据分布较多的类别赋予更大的权重D.对数据分布较少的类别赋予更大的权重
6.
解决类别不平衡的方法不包括()? 选项: A:欠采样 B:过采样 C:去除正例样本 D:阈值移动
7.
多选题、解决类别不平衡的方法包括()选项、 选项: A:阈值移动 B:去除正例样本 C:欠采样 D:过采样
8.
解决类别不平衡的方法包括()A.去除正例样本B.过采样C.阈值移动D.欠采样
9.
解决类别不平衡的方法包括()A.去除正例样本B.过采样C.阈值移动D.欠采样
10.
【多选题】 (5分) 解决类别不平衡的方法包括() 选项: A:去除正例样本 B:阈值移动 C:欠采样 D:过采样
11.
在深度学习任务中,遇到数据不平衡问题时,我们可以用以下哪些方法进行解 ? 选项: A:批量删别除 B:随机过采样 C:随机欠采样 D:合成采样
12.
当数据集中样本类别不均衡时,常采用哪些方法来解决?() 选项: A:降采样 B:升采样 C:人造数据 D:更换分类算法
13.
【单】Bagging是并行式集成学习的最著名的代表,给定训练数据集,采用( )方法采样数据。 选项:A、自主采样B、留出法C、交叉验证法
14.
下列哪些方法是常见解决分类模型之类别不平衡问题的方法?选项: A:过采样; B:欠采样; C:强化学习; D:生成对抗网络
15.
下列哪些方法是常见解决分类模型之类别不平衡问题的方法? 选项: A、过采样 B、欠采样 C、强化学习 D、生成对抗网络
16.
【单选题】Bagging是并行式集成学习的最著名的代表,给定训练数据集,采用( )方法采样数据。 选项: A、交叉验证法 B、留出法 C、自主采样 D、其它
17.
为了防止过拟合,我们可以利用交叉验证方法,对已经划分出训练集.验证集合测试集的数据来说,交叉验证使用的数据集是其中的()。
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