搜题
章节测试答案
学历考试
继续教育
网课答案
网课答案全集
登录
注册
请在
下方输入
要搜索的题目:
搜 索
立 即 搜 题
在进行模型训练之前,不需要对Iris数据集进行任何处理。
选项:
A:对
B:错
不需要
进行
数据集
发布时间:
2024-05-05 21:52:12
首页
技能鉴定
推荐参考答案
(
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
联系客服
答案:
以下文字与答案无关
提示:有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题,这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏,所以恳请 广大网友理解。
查看参考答案
相关试题
1.
5.根据本章所所学内容,在导入训练数据集之前,对训练数据集进行
可以改善模型的训练效果。
2.
根据第一章多学内容,在导入训练数据集之前,对训练数据集进行____可以改善模型的训练效果。
3.
进行模型训练之前,需要先把标注好的数据进行分类。训练有监督学习模型时会将数据集划分为(任务7)(任务1) 选项:A、训练集B、验证集C、测试集D、开发集E、备份集
4.
我们通常将数据集划分为训练集,验证集和测试集进行模型的训练,参数的验证需要在__上进行,参数确定后__重新训练模型。 选项: A、训练集 需要 B、训练集 不需要 C、验证集 需要 D、验证集 不需要
5.
对训练好的模型使用( )对模型进行评估测试,验证模型是否达到业务需求。 选项:A、测试数据集B、验证数据集C、训练数据集D、结果数据集
6.
对训练好的模型使用( )对模型进行评估测试,验证模型是否达到业务需求。 选项:A、测试数据集B、验证数据集C、训练数据集D、结果数据集
7.
在进行自然语言处理的过程的机器学习中,通常将数据集划分为( )数据集和( )数据集。训练数据集用于训练数据,生成机器学习模型。测试数据用于验证生成的机器学习模型。
8.
数据预处理对数据进行整合,分训练营、测试集以及验证集等。( )选项: A:对 B:错
9.
预训练模型是指()。 选项: A:先训练一个模型作为基准 B:在正式训练之前,做一次试验训练 C:已经在大数据集上训练好的一个模型 D:预先根据任务特点,对模型结构进行调整
10.
(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)
11.
一般地,不会把给定的整个数据集都用来训练模型,而是将其分成训练集和测试集两部分,使用训练集对模型进行训练或学习,然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现。选项: A:对 B:错
12.
使用R中的iris数据集,并使用KNN算法对其进行分类,得到形式如附件所示的混淆矩阵(使用table函数),并对测试集的分类结果进行分析说明。(需要上传包括分类及生成混淆矩阵的代码)训练集为:iris.train<-iris[c(1:25,51:75,101:125),]测试集为:iris.test<-iris[c(26:50,76:100,126:150),]
13.
利用SVM算法对sklearn中的鸢尾花数据集iris进行分类,将鸢尾花数据集中的data作为X, target作为y,构建SVM模型,选择将25%的数据用来测试,75%的数据用来训练,最后输出测试集评分。
14.
分类模型在进行训练时需要() 选项: A:训练集 B:训练集与测试集 C:训练集、验证集、测试集
15.
下面对数据预处理环节的描述不正确的是: 选项: A:数据预处理环节是机器学习过程必不可少的部分 B:数据预处理环节所耗时间通常较长 C:数据预处理环节对模型的训练效果影响有限 D:数据预处理环节在模型训练之前进行
16.
在使用分析师工作台“数据建模”组件进行可视化建模时,数据切分的目标是为了将数据集拆分为训练数据集和测试数据集,其中训练数据集用于模型训练,测试数据集用于验证模型效果。 选项: A:正确 B:错误
17.
在进行模型评估时,通常使用哪个数据集?() A.训练集 B.验证集 C.测试集 D.全部数据集
18.
哪个选项描述了Bagging算法的主要步骤?( )选项: A:对原始数据集进行随机采样,生成多个不同的子数据集,并在每个子数据集上训练一个独立的模型 B:对原始数据集进行有放回的随机采样,生成多个不同的子数据集,并在每个子数据集上训练一个独立的模型 C:对原始数据集进行分层采样,生成多个不同的子数据集,并在每个子数据集上训练一个独立的模型 D:ABC都不正确
19.
有关灰色预测的说法正确的有 选项: A、是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法 B、 建立模型之前,需先对原始时间序列进行数据处理 C、 常用的数据处理方式有累加和累减两种 D、 建立模型之前,不需先对原始时间序列进行数据处理
20.
有关灰色预测的说法正确的有 ( )。选项: A:是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法 B:建立模型之前,需先对原始时间序列进行数据处理 C:常用的数据处理方式有累加和累减两种 D:建立模型之前,不需先对原始时间序列进行数据处理
21.
下面这段代码是有关机器学习中数据集处理的,描述代码完成的工作,或 对代码进行注释。 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris( ) X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ( ) 导入数据集 划分为测试和训练数据集 测试数据集占 20%
22.
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
23.
无监督学习不需要训练集就可以进行选项: A:对 B:错
用户中心
登录
没有账号?
点我注册
热门标签
通信连
细菌战
进藏
包装物
小姐姐
体式
质量稳定
摩苏尔
清一色
土地增值税
登录 - 搜题小帮手
登录
立即注册
已购买搜题包,但忘记账号密码?
登录即同意
《服务协议》
及
《隐私政策》
注册 - 搜题小帮手
确认注册
立即登录
登录即同意
《服务协议》
及
《隐私政策》
购买搜题卡查看答案
购买前请仔细阅读
《购买须知》
体验
30天体验包
¥
5.99
无赠送,体验一下
查看100次答案
推荐
半年基础包
¥
9.99
畅享300次搜题
查看300次答案
随心用
超值包一年
¥
29.99
超值包,一万次搜题
查看10000次答案
月卡
月卡
¥
19.99
30天无限搜题
查看30天答案
请选择支付方式
已有帐号 点我登陆
微信支付
支付宝扫码
请输入您的手机号码:
点击支付即表示同意并接受了
《服务协议》
和
《购买须知》
填写手机号码系统自动为您注册
立即支付
我们不保证100%有您要找的试题及正确答案!请确保接受后再支付!
联系客服
找回账号密码
微信支付
订单号:
1111
遇到问题请
联系客服
恭喜您,购买搜题卡成功
系统为您生成的账号密码如下:
账号
密码
重要提示:
请勿将账号共享给其他人使用,违者账号将被封禁。
保存账号查看答案
请不要关闭本页面,支付完成后请点击【支付完成】按钮
支付完成
取消支付
遇到问题请联系
在线客服