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相关试题
- 1.数据分类由两步过程组成：第一步，建立一个分类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类。选项： A:正确; B:错误
- 2.数据分类由两步过程组成：第一步，建立一个聚类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类。选项： A:对 B:错
- 3.基于影像数据的分类技术流程主要分为哪几步：（ ）。 选项：A、建立影像表示模型 B、对样本数据集进行训练和学习 C、根据分类模型对未标记的影像数据集进行自动分类判别
- 4.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。
- 5.构造分类模型的过程一般分为训练和测试两个结算。在构造模型之前，将数据集随机地分为训练数据骥和测试数据集。先使用训练数据集来构造分类模型，然后使用测试数据集来评估模型的分类准确率。
- 6.为进行分类模型的训练和性能评价，需要将输入的标注数据划分为（ ）。选项： A:数据的特征 ; B:数据的类标 ; C:训练集 ; D:测试集
- 7.“垃圾邮件”数据集训练模型来识别垃圾邮件。用训练好的模型对测试集进行预测。调用sklearn中的accuracy_score函数计算预测的准确率：单次测试的准确率为88.27%。 选项： A、朴素贝叶斯分类器使用大量的训练数据可以显著提高预测准确率 B、依次使用了训练集比例70%, 60%, …, 10%来训练模型并测试模型性能。发现随着训练集的减小和测试集增大，模型性能仅有极微小的改变。这说明？ C、朴素贝叶斯分类器只需要使用很少的训练数据 D、对于该分类问题，朴素贝叶斯分类器预测准确率不是很高 E、对于该分类问题，朴素贝叶斯分类器预测准确率很高
- 8.为进行分类模型的训练和性能评价，需要将输入的标注数据划分为________和______。 选项： A:数据的特征; B:数据的类标; C:训练集; D:测试集
- 9.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。如果标签是连续的类别，称为预测任务。（）
- 10.数据分类是一个两阶段过程，包括学习阶段（构建分类模型)和分类阶段（使用模型预测给定数据的类标号)。（) 选项：A、是 B、否
- 11.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。如果标签是连续的类别，称为预测任务。() 选项： A:正确 B:错误
- 12.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。如果标签是连续的类别，称为预测任务。（ ） 选项： A:A B:B
- 13.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。如果标签是连续的类别，称为预测任务。（ ） 选项： A:234 B:A.正确 B.错误
- 14. 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。如果类标签是连续的类别，称为预测任务。 选项： A:正确 B:错误
- 15.2232.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
- 16.2298.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
- 17.一种典型的机器学习方法的设计分类器的过程包括：所使用的数据集被划分为训练集和测试集，在训练集上训练分类器，然后在测试集上评价分类器的性能。 选项： A:正确; B:错误
- 18.一种典型的机器学习方法的设计分类器的过程包括：所使用的数据集被划分为训练集和测试集，在训练集上训练分类器，然后在测试集上评价分类器的性能。选项： A:正确; B:错误
- 19.决策树分类的主要包括（ ）。选项： A:对训练集进行训练 B:对初始决策树进行树剪枝 C:由所得到的决策树提取分类规则 D:使用测试数据集进行预测，评估决策树模型
- 20.分类,通过基于()构建一个分析模型自动分类数据,并用于分类新的数据
- 21.为了使用机器学习中的分类模型算法进行分类，我们进行的第一步通常是【】。 选项： A:数据收集 B:特征提取 C:交叉验证 D:模型训练
- 22.监督学习的过程包含的四个步骤是：（ ）。 选项： A:数据集的创建和分类 B:用创建好的训练数据集训练模型，求解参数 C:用测试数据集对训练好的模型进行测试 D:将训练后生成的模型投入使用
