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决策树算法只能处理具有离散特征属性的数据集,对于连续特征属性的数据集无能为力。( )
选项:
A:对
B:错
发布时间:
2024-06-25 23:47:01
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1.
决策树算法只能处理具有离散特征属性的数据集,对于连续特征属性的数据集无能为力。 选项: A:正确; B:错误
2.
决策树算法只能处理具有离散特征属性的数据集,对于连续特征属性的数据集无能为力。( )A.正确B.错误
3.
有关决策树对大数据的处理,以下说法正确的是哪些? 选项: A、通过对决策表的每个字段进行数据分片,可以很容易实现决策树重要分枝属性的选择。 B、可以对决策表的样本进行划分,并行计算每个分片数据各种属性取值对应的类别个数,从而可以合并这些数据得到某个属性在整个数据集的重要性度量。 C、决策树对大数据的处理只能采用批处理的算法。 D、决策树的分布式学习需要借助MapReduce计算框架。
4.
k-means算法的缺点有( )。 选项: A:k-means算法对初始中心点的选择比较敏感 B:k-means算法对参数k是比较敏感的 C:k-means算法以簇内对象的平均值作为簇中心来计算簇内误差,在连续属性的数据集上很容易实现,但在具有离散属性的数据集上却不能适用 D:k-means算法对噪声和离群点非常敏感
5.
机器学习特征工程的任务不包含以下哪一项 选项: A、特征数据的收集 B、定量特征二值化 C、缺失数据计算 D、对属性过多的数据集降维
6.
以下描述,()是正确的。选项: A:某些算法只能处理标称型属性,如EM算法 B:十折交叉验证使得训练数据集与测试数据集不同 C:SSE值越小,表明聚类质量越低 D:使用聚类器时,参数ɛ对聚类的结果有很大的影响 E:SimpleKMeans聚类器适用于处理标称型属性。
7.
有关决策树对大数据的处理,以下说法正确的是哪些?选项: A:通过对决策表的每个字段进行数据分片(然后每个字段再按照记录分片),可以实现决策树重要分枝属性的选择。 B:可以对决策表的样本进行划分,并行计算每个分片数据各种属性取值对应的类别个数,从而可以合并这些数据得到某个属性在整个数据集的重要性度量。 C:决策树对大数据的处理只能采用批处理的算法。 D:决策树的分布式学习可以借助MapReduce计算框架。
8.
【多选题】以下描述,()是正确的。A. 十折交叉验证使得训练数据集与测试数据集不同B. SimpleKMeans聚类器适用于处理标称型属性。C. SSE值越小,表明聚类质量越低D. 使用聚类器时,参数ɛ对聚类的结果有很大的影响E. 某些算法只能处理标称型属性,如EM算法
9.
在E-R模型中,属性只能描述对象的特征。因此,只有实体集有属性,而联系不可以有属性。
10.
决策树分裂属性的选择以什么为依据? 选项: A、信息增益 B、数据集分裂的个数 C、目标属性取值的标准差 D、目标属性的大小
11.
下列关于特征工程和数据建模的说法中,不正确的是() 选项: A:特征工程是将数据属性转换为数据特征的过程,属性代表了数据的所有维度 B:在数据建模时,如果对原始数据的所有属性进行学习,能够更好的找到数据的潜在趋势 C:通过特征工程数据进行预处理的,算法模型能够减少受到噪声的干扰 D:事实上,好的特征甚至能够帮助简单的数据建模模型达到很好的效果
12.
(单选题)在进行决策树算法的时候,下面的结论不正确的是( ) 选项: A:决策树算法针对属性进行计算,所以一定会终止,所以不用考虑决策树的终止性问题; B:一个数据集的决策树可能不唯一; C:决策树进行属性分裂的时候有可能某个分支不需要用上所有类别属性进行规则式的建立 D:CART算法也是决策树算法。
13.
在进行决策树算法的时候,下面的结论不 的是( ) 选项: A:决策树算法针对属性进行计算,所以一定会终止,所以不用考虑决策树的终止性问题; B:一个数据集的决策树可能不唯一; C:决策树进行属性分裂的时候有可能某个分支不需要用上所有类别属性进行规则式的建立 D:CART算法也是决策树算法。
14.
在E-R模型中,属性只能描述对象的特征。因此,只有实体集有属性,而联系不可以有属性。 选项: A:正确 B:错误
15.
随机森林的优点有 选项: A:在数据集上表现良好,两个随机性的引入,使得随机森林不容易陷入过拟合 B:既能处理离散型数据,也能处理连续型数据,数据集无需规范化 C:它能够处理很高维度(feature很多)的数据,并且不用做特征选择,对数据集的适应能力强 D:训练速度快,可以得到变量重要性排序
16.
方差用来描述数据的离散程度或者波动程度,比较分散的数据集的方差大,而相对集中的数据集的方差小。选项: A:对 B:错
17.
下列关于数据集划分的说法不正确的是()选项: A:数据集只能划分为训练集和测试集。; B:通常,在测试集上表现是否良好是衡量能否在新数据上表现良好的有用指标,前提是:测试集足够大,不会反复使用相同的测试集来作假。; C:测试集应该能代表整个数据集,测试集的特征应该与训练集的特征相同。; D:通过将数据集划分为训练集、验证集、测试集,可以大幅降低过拟合的发生几率。
18.
创建网络数据集需要设置以下哪些参数?( )选项: A:网络数据集名称 B:设置输出栅格 C:设置高程字段 D:为网络数据集指定属性
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