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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:
2024-03-29 18:46:07
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1.
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。
2.
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
3.
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 E:nan
4.
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),]
5.
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
6.
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
7.
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
8.
基于影像数据的分类技术流程主要分为哪几步:( )。 选项:A、建立影像表示模型 B、对样本数据集进行训练和学习 C、根据分类模型对未标记的影像数据集进行自动分类判别
9.
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%
10.
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
11.
无监督学习不需要训练集就可以进行选项: A:对 B:错
12.
以下对模型微调描述错误的是( )。 选项: A、模型微调可以提升训练效率 B、模型微调占用更大的计算资源 C、将新数据加入预训练过的模型进行训练 D、数据集与预训练模型的数据集相似,但数据量小的时候,可以选择模型微调
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