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导入iris数据集的语句是:from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()
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2024-04-05 22:06:13
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1.
python中导入内置的鸢尾花数据集时,首先利用from sklearn.datasets import load_iris 从sklearn.datasets模块导入鸢尾花数据集,然后利用下列哪个语句来将数据赋值给iris对象呢 选项: A、iris=load_iris B、iris=load_iris() C、iris=iris() D、iris=iris
2.
下面的一段python程序是使用支持向量机在iris数据集上进行训练的例子,请补全导入的模块名称(用小写字母)from sklearn import cross_validation from sklearn import from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split\(iris.data, iris.target, test_size=0.2 )clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)
3.
(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)
4.
中国大学MOOC: 下面的一段python程序是使用支持向量机在iris数据集上进行训练的例子,请补全导入的模块名称(用小写字母)from sklearn import cross_validation from sklearn import from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2 )clf = svm.SVC(kernel=linear, C=1).fit(X_train, y_train)
5.
以下哪个语句可以实现加载scikit-learn模块的iris数据集:@ sklearn加载iris数据集方法为load_iris 选项: A: iris = datasets.read_iris() B: iris = datasets.load_iris() C: iris = datasets.iris() D: iris = datasets.load.iris()
6.
为了在sklearn中使用感知机模型进行20新闻组的文本分类,则下面的导入模块语句中不是必要的是选项: A: from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups; B:from sklearn.naive_bayes import GaussianNB; C:from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer; D: from sklearn.linear_model import Perceptron
7.
下列导入LassoCV函数的代码正确的是()。 选项: A、from sklearn.linear_model import LassoCV B、from sklearn.compose import LassoCV C、from sklearn.model_selection import LassoCV D、from sklearn.neighbors import LassoCV
8.
以下哪个语句可以实现加载scikit-learn模块的iris数据集: 选项: A: iris = datasets.read_iris() B: iris = datasets.load_iris() C: iris = datasets.iris() D: iris = datasets.load.iris()
9.
下列导入LinearSVR函数的代码正确的是()。 选项: A、from sklearn.linear_model import LinearSVR B、from sklearn.svm import LinearSVR C、from sklearn.compose import LinearSVR D、from sklearn.model_selection import LinearSVR
10.
运行以下代码from sklearn.datasets import load_irisiris_data = load_iris()iris_data.data.shape输出结果为(150, 4)。则表示iris数据集包括样本个数为( )。选项: A:150; B:4; C:600; D:154
11.
运行以下代码From sklearn.datasets import load_irisIris_data = load_iris()Iris_data.data.shape输出结果为(150, 4)。则表示iris数据集包括样本个数为()。 选项: A:154 B:150 C:4 D:600
12.
运行以下代码from sklearn.datasets import load_irisiris_data = load_iris()iris_data.data.shape输出结果为(150, 4)。则表示iris数据集包括样本特征数为( )。选项: A:150; B:4; C:600; D:154
13.
从sklearn中导入DBSCAN聚类模块的命令是: from sklearn. import
14.
下面的一段python程序是对iris数据集进行训练集和测试集的拆分,已知该数据集中样本的个数为150个,特征为4个。则下面的程序执行完毕后,print语句的输出结果应改为: from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3) print("X_train.shape: ", X_train.shape, "y_train.shape: ", y_train.shape) 选项: A、X_train.shape: (150,4) y_train.shape: (150,) B、X_train.shape: (105,4) y_train.shape: (105,) C、X_train.shape: (45,4) y_train.shape: (45,) D、X_train.shape: (120,4) y_train.shape: (120,)
15.
下面的一段python程序是对iris数据集进行训练集和测试集的拆分,已知该数据集中样本的个数为150个,特征为4个。则下面的程序执行完毕后,print语句的输出结果应改为: from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2) print("X_train.shape: ", X_train.shape, "y_train.shape: ", y_train.shape) 选项: A、X_train.shape: (150,4) y_train.shape: (150,) B、X_train.shape: (105,4) y_train.shape: (105,) C、X_train.shape: (45,4) y_train.shape: (45,) D、X_train.shape: (120,4) y_train.shape: (120,)
16.
下面的一段python程序是对iris数据集进行训练集合测试集的拆分,已知该数据集中样本的个数为150个,特征为4个。则下面的程序执行完毕后,print语句的输出结果应该为: from sklearn import cross_validation from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2 )print ("X_train.shape:", X_train.shape, "y_train.shape:", y_train.shape)选项: A: ('X_train.shape:', (150, 4), 'y_train.shape:', (150,)); B: ('X_train.shape:', (90, 4), 'y_train.shape:', (90,)); C:('X_train.shape:', (30, 4), 'y_train.shape:', (30,)); D: ('X_train.shape:', (120, 4), 'y_train.shape:', (120,))
17.
从sklearn中导入神经网络多层感知分类器的命令是: from sklearn. import
18.
sklearn库中,回归包正确的是 选项: A:from sklearn import SomeRegressor B:from sklearn import SomeClassifier C:from sklearn.decomposition import SomeModel D:from sklearn.cluster import SomeModel
19.
sklearn库中,聚类包正确的是 选项: A:from sklearn import SomeRegressor B:from sklearn import SomeClassifier C:from sklearn.decomposition import SomeModel D:from sklearn.cluster import SomeModel
20.
为了进行中文的分词或者词性标注等处理,可以使用的导入模块语句为:选项: A:import jieba; B:import matplotlib.pyplot as plt; C:import numpy as np; D:from sklearn import svm, datasets
21.
为了进行中文的分词或者词性标注等处理,可以使用的导入模块语句为:选项: A: import matplotlib.pyplot as plt; B:from sklearn import svm, datasets; C:import numpy as np; D:import jieba
22.
为了进行中文的分词或者词性标注等处理,可以使用的导入模块语句为: 选项: A、import matplotlib.pyplot as plt B、import numpy as np C、import jieba D、from sklearn import svm, datasets
23.
查看iris数据集的目标名使用的语句是iris.( )。
24.
查看iris数据集的特征名使用的语句是iris.( )。
25.
运行如下代码:From sklearn.datasets import load_irisIris_data = load_iris()则要获取样本的特征数据X,不能采用的代码为:( ) 选项: A: X = iris_data B: X = iris_data.data C: X = iris_data‘data’] D: 以上都不对
26.
【难度1】下列能正确导入随机库的语句是?( )A、from random import *B、from import random *C、from randint import *D、from time import *
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