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预测准确率中,江苏公司代理购电月度预测准确率为()
选项:
A:95.00%
B:94.00%
C:93.00%
D:92.00%
准确率
预测
月度
发布时间:
2024-05-17 14:34:53
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相关试题
1.
预测准确率:考核月度网内售电量预测准确率。月度预测准确率=(1-ABS((月度计划值-实际值)/实际值))*100%。预测准确率不低于( )。 选项:A、0.95B、0.96C、0.97D、0.98
2.
MTS制造模式适用于____。 A预测准确率低,预测风险小 B预测准确率低,预测风险大 C预测准确率高,预测风险小 D预测准确率高,预测风险大
3.
( )是评价负荷预测工作效果的主要指标。 选项: A:日负荷预测准确率 B:月平均日负荷预测准确率 C:日最高(最低)负荷预测准确率
4.
功率预测准确率评分基准值为( ),对应准确率为80%。每增加1%可增加1分,预测准确率达到90%及以上可获得满分( )。预测准确率在80%以下,每减少1%则在基准值基础上降低1分,预测准确率( )以下该项考评不得分。
5.
()是评价负荷预测工作效果的主要指标。 选项: A:日负荷预测准确率 B:月平均日负荷预测准确率 C:日最高(最低)负荷预测准确率 D:日负荷预测合格率
6.
3.通过考核需求预测准确率可以提高预测质量。
7.
短期系统负荷预测准确率要达到:本网用电负荷在10000MW以上的,准确率为() 选项: A、0.9 B、0.95 C、0.97 D、0.99
8.
如何提升大数据预测的准确率
9.
“垃圾邮件”数据集训练模型来识别垃圾邮件。用训练好的模型对测试集进行预测。调用sklearn中的accuracy_score函数计算预测的准确率:单次测试的准确率为88.27%。 选项: A、朴素贝叶斯分类器使用大量的训练数据可以显著提高预测准确率 B、依次使用了训练集比例70%, 60%, …, 10%来训练模型并测试模型性能。发现随着训练集的减小和测试集增大,模型性能仅有极微小的改变。这说明? C、朴素贝叶斯分类器只需要使用很少的训练数据 D、对于该分类问题,朴素贝叶斯分类器预测准确率不是很高 E、对于该分类问题,朴素贝叶斯分类器预测准确率很高
10.
我们知道二元分类的输出是概率值。一般设定输出概率大于或等于 0.5,则预测为正类;若输出概率小于 0.5,则预测为负类。那么,如果将阈值 0.5 提高,例如 0.6,大于或等于 0.6 的才预测为正类。则准确率(Precision)和召回率(Recall)会发生什么变化?( ) 选项: A:准确率(Precision)增加或者不变 B:准确率(Precision)减小 C:召回率(Recall)减小或者不变 D:召回率(Recall)增大
11.
通过大数据分析能够达到100%的赛事预测准确率。( ) 选项:A、对 B、错
12.
千元;若不经营,则不亏不赚。根据收集的市场销售资料,该产品畅销的概率为⏺0.8,滞销的概率为 0.2。为了降低风险,可以聘请某咨询公司进行市场调查和分析,该咨询公司对该产品畅销预测的准确率为 0.95,滞销预测的准确率为 0.90。画出该决策问题的决策树,并进行决策分析。
13.
通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为()。
14.
有损预测编码是通过牺牲图像的准确率来加大压缩率。 ( )选项: A:正确; B:错误
15.
有损预测编码是通过牺牲图像的准确率来增加压缩率。选项: A:错 B:对
16.
通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为 ()选项: A:集成; B:聚集; C:合并; D:投票
17.
基于贝叶斯的方法是分别将缺失的属性作为(),然后根据最简单的贝叶斯方法,对这个预测项进行预测。 选项: A、数据项 B、预测项 C、准确率 D、召回率
18.
通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为() 选项: A:红合 B:聚集 C:合并 D:投票
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