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发布时间:
2024-04-05 22:11:46
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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中通过命令help(iris)来查看对应iris数据集使用的帮助文档( )
3.
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
4.
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
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.
导入iris数据集的语句是:from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()
7.
以下哪个语句可以实现加载scikit-learn模块的iris数据集: 选项: A: iris = datasets.read_iris() B: iris = datasets.load_iris() C: iris = datasets.iris() D: iris = datasets.load.iris()
8.
iris是R语言内置的一个数据集,直接输入iris即可查看该数据集。使用iris数据集,绘制一个折线图,展示不同种类鸢尾花(Species)的Sepal.Length(萼片长度)和Sepal.width(萼片宽度)之间的关系。
9.
(简答题)iris是R语言内置的一个数据集,直接输入iris即可查看该数据集。使用iris数据集,绘制一个折线图,展示不同种类鸢尾花(Species)的Sepal.Length(萼片长度)和Sepal.width(萼片宽度)之间的关系。
10.
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()。
11.
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
12.
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
13.
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]
14.
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
15.
(填空题)以下是导入Iris数据集进行分类的代码,请根据代码提示,导入对应模型后进行对应的拟合,并预测对应分类:# 导入所需的库From sklearn import datasetsFrom sklearn.model_selection import train_test_splitFrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionFrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载Iris数据集Iris = datasets.load_iris()X = iris.dataY = iris.target# 将数据集划分为训练集和测试集,采用7:3的比例划分X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=______, random_state=42)# 创建Logistic Regression模型Model = ___________# 在训练数据上拟合模型_______________# 进行预测Y_pred =___________# 模型评估,预测准确率Accuracy = accuracy_score(_________)Print("准确率:", accuracy)
16.
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()。选项: A:Iris-setosa B:Iris-versicolor C:Iris-virginica D:无法分类
17.
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()。选项: A:Iris-setosa B:无法分类 C:Iris-virginica D:Iris-versicolor
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