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相关试题
- 1.在（ ）中，人们期望根据事物的一组特征来预测事物的类别，预测结果是一组离散值。 A: 回归模型 B: 分类模型 C: 聚类模型 D: 离散模型
- 2.在（ ）中，人们期望根据事物的一组特征来预测事物的类别，预测结果是一组离散值。 选项： A、回归模型 B、分类模型 C、聚类模型 D、离散模型
- 3.在（ ）中，人们研究的是自变量（特征）和因变量（预测结果）之间的数量变化关系。 选项： A:分类模型 B:回归模型 C:聚类模型 D:离散模型
- 4.决策树分类模型在分类问题中主要用于 选项：A、预测连续数值B、图像处理C、文本分类D、预测离散类别
- 5.在实际经济分析中，作为研究对象的被解释变量的观测值经常是离散的，这样的模型称为离散被解释变量模型，离散被解释变量模型主要包括( )。 选项： A:离散选择模型 B:一元线性回归模型 C:计数数据模型 D:多元线性回归模型
- 6.线性回归的任务是（） 选项： A、预测离散值 B、预测连续值 C、分类 D、聚类
- 7.分类是预测类对象的分类标号（或离散值），根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现有数据，但不能用来分类新数据。
- 8.线性回归能完成的任务是（ ）选项： A:预测离散值 B:预测连续值 C:分类 D:聚类
- 9.线性回归的任务是（ ）A．预测离散值B．预测连续值C．分类D．聚类
- 10.分类预测型任务从已分类的数据中学习模型，并对新的未知分类的数据使用该模型进行解释，得到这些数据的分类。根据标签的不同，分别称为分类任务和预测任务。如果类标签是离散的类别，称为预测任务。
- 11.有一组数据量大于50 的无标签数据.需要使用scikit-learn进行分类.请问应该选择什么样的模型？( )选项： A:分类模型 B:回归模型 C:聚类模型D 降维
- 12.预测填充通过预测模型利用不存在缺失值的属性来预测缺失值，分类方法填充数值属性，回归方法填充类别属性。（ ）选项： A:对 B:错
- 13.2232.分类预测型任务从已分类的数据中学习模型，并对新的未知分类的数据使用该模型进行解释，得到这些数据的分类。根据标签的不同，分别称为分类任务和预测任务。如果类标签是离散的类别，称为预测任务。 选项： A:正确 B:错误
- 14.【单选题】如果利用机器学习方法对垃圾邮件进行过滤，预测结果为垃圾邮件或非垃圾邮件两种类别，那么应该采用机器学习中的（ ）方法。 选项：A、一元线性回归模型B、多元线性回归模型C、分类模型D、聚类模型
- 15.可靠性指标预测模型包括（） A.灰色预测模型 B.多元线性回归模型 C.Logistic预测模型 D.指数平滑预测模型 E.人工神经网络预测模型 选项： A:灰色预测模型 B:多元线性回归模型 C:Logistic预测模型 D:指数平滑预测模型 E:人工神经网络预测模型
- 16.A是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。 选项： A: 回归预测模型 B: 建立预测模型 C:计算预测误差 D:回归分析模型
- 17.下列不属于《用电负荷预测系统》中预测模型的是( )。 选项： A:(A)时间序列的线性模型 B:(B)优选组合预测模型 C:(C)回归分析预测模型 D:(D)倍比预测模型
- 18.以下哪个模型属于机器学习算法？ 选项： A、聚类模型 B、分类模型 C、回归模型 D、标注模型
- 19.2232.分类预测型任务从已分类的数据中学习模型，并对新的未知分类的数据使用该模型进行解释，得到这些数据的分类。根据标签的不同，分别称为分类任务和预测任务。如果类标签是离散的类别，称为预测任务。 选项： A:A.正确 B:B.错误
- 20.分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。（) 选项：A、分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。()
- 21.常见的学习模型有分类模型、回归模型和聚类模型。其回归模型又可以分为线性模型和非线性模型。
- 22.可靠性指标预测模型包括（） A.灰色预测模型 B.多元线性回归模型 C.Logistic预测模型 D.指数平滑预测模型 E.人工神经网络预测模型 选项：A. A.灰色预测模型B. B.多元线性回归模型C. C.Logistic预测模型D. D.指数平滑预测模型E. E.人工神经网络预测模型
- 23.建立逻辑回归模型后，再次抽取测试数据进行分类预测的目的（） 选项： A、使用逻辑回归模型对部分预测数据进行预测 B、使用逻辑回归模型对部分测试数据进行预测 C、使用逻辑回归模型对部分预测数据进行检验 D、使用逻辑回归模型对部分测试数据进行检验
- 24.1 可靠性指标预测模型包括（） 选项： A:灰色预测模型 B:多元线性回归模型 C:Logistic预测模型 D:指数平滑预测模型 E:人工神经网络预测模型
- 25.本讲提到的数据分析模型主要有（) 选项： A、分类 B、聚类 C、关联 D、预测 E、回归
- 26.线性回归模型中,离散属性不能转化为连续值
