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特征工程不包括数据清洗()
A:正确
B:错误
不包括
错误
清洗
发布时间:
2024-04-09 14:43:36
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1.
特征工程不包括数据清洗 选项: A:正确 B:错误
2.
特征工程不包括数据清洗()
3.
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
4.
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
5.
数据清洗属于特征工程吗。( )选项: A:对 B:错
6.
数据清洗目的是要将“脏数据”洗掉。A.正确B.错误
7.
数据清洗的目的是要将“脏”数据洗掉。A.正确B.错误
8.
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
9.
构建数据集流程主要包括以下哪几项? 还有一个数据分析理解 选项: A:A. 数据采集 B:B. 数据清洗 C:C. 数据标注 D:D. 特征工程
10.
数据预处理的任务不包括( )。选项: A:数据分类; B:数据清洗; C:数据规范化和离散化; D:特征提取与特征选择
11.
数据清洗时,若发现数据前后自相矛盾,则此类错误需要进行。A.重复值清洗B.逻辑值清洗C.缺失值清洗D.无价值数据清洗
12.
数据挖掘的一般过程包括:数据获取->数据预处理->特征工程->分析建模->模型评估与应用 选项:A.正确 B.错误(否)答案A
13.
数据清洗包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换和重复值处理。A.正确B.错误
14.
获取数据后,为顺利分析数据,需要先进行数据清洗。数据清洗工作一般不包括( )。 选项: A. 筛选清除多余重复的数据 B. 将缺失的数据补充完整 C. 估计合理值修改异常数据 D. 纠正或删除错误的数据
15.
下列不属于数据预处理和特征工程的流程的是 选项: A、数据获取 B、数据清洗 C、模型解释 D、数据标准化
16.
数据清洗方法不包括()
17.
数据清洗的方法包括缺失值处理、噪声数据清除、一致性交叉、重复数据记录处理()A.正确B.错误
18.
大数据的五大技术包括数据采集、数据存储、数据清洗和转换、据建模与分析和数据可视化A.正确B.错误
19.
数据清洗的方法不包括()。
20.
数据预处理的过程( )A.数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约B.数据清洗、数据统计、数据挖掘、数据归约C.数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据统计D.数据统计、数据清洗、数据挖掘、数据归约
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