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特征工程不包括数据清洗( )
不包括
特征
清洗
发布时间:
2024-04-09 14:43:36
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相关试题
1.
特征工程不包括数据清洗()
2.
特征工程不包括数据清洗() 选项:A、是 B、否
3.
传统机器学习和深度学习是人工智能核心技术,在工程流程上略有差别,以下步骤在深度学习中不需要做的是 选项: A:模型评估$;$特征工程$;$数据清洗$;$模型构建 B:模型评估$;$特征工程$;$数据清洗$;$模型构建 C:模型评估$;$特征工程$;$数据清洗$;$模型构建 D:模型评估$;$特征工程$;$数据清洗$;$模型构建
4.
在数据处理过程中,特征工程包括() 选项: A:数据清洗 B:特征衍生 C:特征选择 D:以上都是
5.
特征工程的目的不包括()选项: A:对数据进行清洗; B:对数据进行分布调整; C:对数据进行变形(如连续值变分组值); D:调整部分样本,以得到预期结果
6.
下面哪个操作不属于特征工程范畴?A.数据清洗B.特征筛选C.数据预处理D.模型训练
7.
数据清洗方法不包括()
8.
数据清洗的方法不包括()。
9.
数据清洗的方法不包括
10.
数据清洗的方法不包括()
11.
大部分的机器学习工程中,数据搜集、数据清洗、特征工程这三个步骤绝大部分时间,而数据建模,占总时间比较少。( )选项: A:对 B:错
12.
下列数据清洗不包括()A.特征选择B.缺失值的处理C.离群点的处理D.噪声的处理
13.
数据预处理不包括以下哪个步骤( ) 选项: A、数据清洗 B、数据采集 C、数据转换 D、数据规约
14.
数据清洗的主要类型不包括:选项: A:残缺数据; B:错误数据; C:完整数据; D:重复数据
15.
数据清洗包括 选项:缺失值清洗|格式内容清洗|逻辑错误清洗|重复数据清洗和无价值数据清洗
16.
数据清洗工作主要包括处理()A.缺失数据清洗B.异常数据清洗C.逻辑错误数据清洗D.重复数据清洗
17.
数据清洗包括 选项: A:缺失值清洗 B:格式内容清洗 C:逻辑错误清洗 D:重复数据清洗和无价值数据清洗
18.
数据清洗(数据预处理)不包括哪一个内容? 选项: A、数据清理 B、 数据变换 C、 数据分析 D、 数据归约
19.
工业数据建模和分析不包括() 选项:A:数据清洗 B:机理建模 C:机器学习 D:可视化
20.
传统机器学习和深度学习是人工智能核心技术,在工程流程上略有差别,以下步骤在深度学习中不需要做的是() A: 模型评估 B: 特征工程 C: 数据清洗 D: 模型构建
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