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Weka中加载鸢尾花数据集(iris.arff),iris数据包含三个类别值,运行SMO分类器()。
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发布时间:
2024-06-06 16:35:24
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1.
Weka中加载鸢尾花数据集(iris.arff),iris数据包含三个类别值,运行SMO分类器()。选项: A:二个三元SMO模型 B:六个二元SMO模型 C:三个二元SMO模型 D:无法分类
2.
根据J48分类器训练鸢尾花数据集(iris.arff)所生产的决策树,当sepallength=2.4;sepalwidth=4.0;petallength=5.3;petalwidth=1.8时,分类的结果是( )。A.Iris-setosaB.Iris-versicolorC.Iris-virginicaD.无法分类
3.
Weka中加载数据后,运行SMO分类器,将PolyKernel多项式核函数的指数(Exponent)设置为2,则以下描述正确的是()
4.
根据J48分类器训练鸢尾花数据集(iris.arff)所生产的决策树,当sepallength=2.4;sepalwidth=4.0;petallength=5.3;petalwidth=1.8时,分类的结果是()。选项: A:Iris-setosa B:Iris-versicolor C:Iris-virginica D:无法分类
5.
根据J48分类器训练鸢尾花数据集(iris.arff)所生产的决策树,当sepallength=2.4;sepalwidth=4.0;petallength=5.3;petalwidth=1.8时,分类的结果是()
6.
根据J48分类器训练鸢尾花数据集(iris.arff)所生产的决策树,当sepallength=2.4;sepalwidth=4.0;petallength=5.3;petalwidth=1.8时,分...
7.
使用EM聚类器对鸢尾花数据集(iris.arff)进行聚类,将簇数设置为3,其他参数保持默认值,忽略class属性,选择类别作为簇的评价标准并指定class,从结果中可知,下列选项中,()是正确的。
8.
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()
9.
使用DBSCAN算法对鸢尾花数据集(Iris.arff)进行聚类,将epsilon参数设置为0.2,minPoints参数设置为5,忽略class属性,那么将形成()个簇
10.
Weka中加载天气数据集(weather.nominal.arff),打开IBk分类器。利用AddNoise过滤器向其中添加噪声,将K-NN参数设置为5,将分类噪声百分比Percent设置为30%。运行分类器,则以下描述错误的是()。 选项: A、分类器正确分类百分比为71.4286% B、分类器均方根误差为0.4208 C、类别属性值为“yes”的9个样本全部正确分类 D、类别属性值为“no”的5个样本有1个被错误分类
11.
Weka中加载天气数据集(weather.nominal.arff),打开IBk分类器。利用AddNoise过滤器向其中添加噪声,将K-NN参数设置为5,将分类噪声百分比Percent设置为30%。运行分类器,则以下描述错误的是()。选项: A:分类器正确分类百分比为71.4286% B:分类器均方根误差为0.4208 C:类别属性值为“yes”的9个样本全部正确分类 D:类别属性值为“no”的5个样本有1个被错误分类
12.
sklearn库不仅囊括了很多机器学习的算法,也自带了许多经典的数据集,鸢尾花数据集就是其中之一。鸢尾花数据集包含150个数据样本,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个特征,分别为SepalLength(花萼长度)、SepalWidth(花萼宽度)、PetalLength(花瓣长度)、PetalWidth(花瓣宽度)。通过这几个特征可划分鸢尾花的类别。 请根据鸢尾花数据,编写Python代码完成下列操作: (1)使用sklearn库加载鸢尾花数据和数据标签,将鸢尾花数据存储至数据框data,数据标签存储至数据框label。(5分) (2)将加载的鸢尾花数据集划分为训练集和测试集两部分,训练集和测试集的样本数比例是8:2,并将训练集数据、测试集数据、训练集标签和测试集标签分别储存至数据框x_train、x_test、y_train和y_test。(5分) (3)构建KNN模型,命名为model,并进行模型训练。(5分) (4)对构建的模型进行性能评估,并输出其结果。(性能评估包括计算精确率、召回率和F1值等分类评估指标。) (5分)
13.
Weka中运行SMO分类器,将PolyKernel多项式核函数的指数(Exponent)设置为1,则以下描述正确的是()。
14.
使用DBSCAN算法对鸢尾花数据集(Iris.arff)进行聚类,将epsilon参数设置为0.2, minPoints参数设置为5,忽略class属性,那么将形成( )个簇。 选项: A: 1 B: 4 C: 3 D: 2
15.
Weka中加载天气数据集(weather.nominal.arff),打开IBk分类器。利用AddNoise过滤器向其中添加噪声,将K-NN参数设置为5,将分类噪声百分比Percent设置为30%。运行分类器,则以下描述错误的是()
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