MOOC 數(shù)據(jù)挖掘與python實踐-中央財經(jīng)大學(xué) 中國大學(xué)慕課答案

MOOC數(shù)據(jù)挖掘與python實踐-中央財經(jīng)大學(xué)中國大學(xué)慕課答案第一單元測驗1、問題：數(shù)據(jù)挖掘又稱從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識，后者英文簡稱為（）。選項：A、KPPB、KDPC、KDDD、KPD正確答案:【KDD】2、問題：數(shù)據(jù)挖掘又稱從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識，前者英文簡稱為（）。選項：A、KPPB、DMC、KDDD、DD正確答案:【DM】3、問題：一般數(shù)據(jù)挖掘的流程順序，下列正確的是（）。①選擇數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)、功能和合適的算法②選擇數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理③了解應(yīng)用領(lǐng)域，了解相關(guān)的知識和應(yīng)用目標(biāo)④尋找感興趣的模式、模式評估、知識表示⑤創(chuàng)建目標(biāo)數(shù)據(jù)集選項：A、③④①⑤②B、⑤④②①③C、③②⑤①④D、③⑤②①④正確答案:【③⑤②①④】4、問題：結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)是指一些數(shù)據(jù)通過統(tǒng)一的（）的形式存儲的，這類數(shù)據(jù)我們稱為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。選項：A、文檔B、二維表格C、圖像D、聲音正確答案:【二維表格】5、問題：數(shù)值預(yù)測用于連續(xù)變量的取值，常用的預(yù)測方法是（）。選項：A、回歸分析B、聚類C、關(guān)聯(lián)D、分類正確答案:【回歸分析】6、問題：下列應(yīng)用場景不屬于分類的是（）。選項：A、對信用卡申請者判斷其信譽(yù)高低B、醫(yī)生根據(jù)患者的癥狀判斷所患疾病類型C、推廣新產(chǎn)品時預(yù)測已有客戶是否對新產(chǎn)品感興趣D、為了解用戶特點(diǎn)，公司將客戶分群正確答案:【為了解用戶特點(diǎn)，公司將客戶分群】7、問題：Python語言的創(chuàng)始人是(）。選項：A、GuidovanRossumB、BillGatesC、SergeyBrinD、LarryPage正確答案:【GuidovanRossum】8、問題：Python科學(xué)計算的基本包是（）。選項：A、NumpyB、PandasC、Scikit-learnD、Matplotlib正確答案:【Numpy】9、問題：以下Python包中，繪圖功能最強(qiáng)大的是（）。選項：A、MatplotlibB、PandasC、Scikit-learnD、Numpy正確答案:【Matplotlib】10、問題：以下Python包中，最適合用于機(jī)器學(xué)習(xí)的是（）。選項：A、Scikit-learnB、PandasC、NumpyD、Matplotlib正確答案:【Scikit-learn】11、問題：以下Python包中，提供了DataFrame數(shù)據(jù)類型的是（）。選項：A、PandasB、Scikit-learnC、NumpyD、Matplotlib正確答案:【Pandas】12、問題：為了避免包的依賴關(guān)系和系統(tǒng)兼容性等方面出現(xiàn)問題，本課程推薦的Python安裝方式為（）。選項：A、通過Anaconda安裝B、直接下載Python安裝C、通過瀏覽器查找處理過的Python安裝包D、直接安裝Pycharm正確答案:【通過Anaconda安裝】13、問題：數(shù)據(jù)挖掘包括下面哪些方法（）。選項：A、分類B、聚類C、關(guān)聯(lián)D、異常發(fā)現(xiàn)正確答案:【分類#聚類#關(guān)聯(lián)#異常發(fā)現(xiàn)】14、問題：數(shù)據(jù)挖掘和哪些學(xué)科領(lǐng)域有關(guān)系（）。選項：A、統(tǒng)計B、機(jī)器學(xué)習(xí)C、數(shù)據(jù)庫D、優(yōu)化正確答案:【統(tǒng)計#機(jī)器學(xué)習(xí)#數(shù)據(jù)庫#優(yōu)化】15、問題：聚類針對有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】16、問題：分類和回歸都可用于預(yù)測，分類的輸出是離散的類別值。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】17、問題：分類就是根據(jù)物以類聚的原理，將沒有類別的對象根據(jù)對象的特征自動聚成不同簇的過程。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】18、問題：序列分析經(jīng)常會用在購物籃分析中。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】19、問題：關(guān)聯(lián)分析是數(shù)據(jù)分析中常用的分析方法。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】20、填空題：在這個大數(shù)據(jù)爆炸的時代，我們期待能夠從這些數(shù)據(jù)中提煉出有用的知識，解決的方法就是數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和技術(shù)。正確答案:【數(shù)據(jù)挖掘】21、填空題：在這個大數(shù)據(jù)爆炸的時代，我們期待能夠從這些數(shù)據(jù)中提煉出有用的知識，解決的方法就是技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。正確答案:【數(shù)據(jù)倉庫】22、填空題：從存儲方式對數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分類，可分為數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)。（輸入兩個位置的答案時，以一個空格作為分隔符）正確答案:【結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化】23、填空題：預(yù)測的模型構(gòu)建需要來進(jìn)行分析。正確答案:【歷史數(shù)據(jù)】24、填空題：就是根據(jù)有類別的數(shù)據(jù)提供的信息，來概括類別的主要特征，構(gòu)建模型或者規(guī)則，根據(jù)該模型或者規(guī)則預(yù)測對象的類別。正確答案:【分類】第二章單元測驗1、問題：下列對學(xué)生相關(guān)屬性描述中，不是標(biāo)稱屬性的是（）。選項：A、頭發(fā)顏色B、婚姻狀況C、身高D、學(xué)號正確答案:【身高】2、問題：下列哪些選項能表示序數(shù)屬性的數(shù)據(jù)集中趨勢度量（）。選項：A、眾數(shù)B、均值C、四分位數(shù)D、標(biāo)準(zhǔn)差正確答案:【眾數(shù)】3、問題：（）可以觀察從一個分布到另一分布是否有漂移。選項：A、直方圖B、散點(diǎn)圖C、盒圖D、分位數(shù)-分位數(shù)圖正確答案:【分位數(shù)-分位數(shù)圖】4、問題：4人喜歡服飾的顏色如下，屬性是標(biāo)稱屬性。李四和孫六的相似性是（）。姓名帽子顏色上衣顏色褲子顏色鞋子顏色圍巾顏色張三紅藍(lán)藍(lán)綠紅李四紅藍(lán)藍(lán)紅粉王五黃綠藍(lán)綠紅孫六藍(lán)藍(lán)藍(lán)紅粉選項：A、1/5B、2/5C、3/5D、4/5正確答案:【4/5】5、問題：度量作為一種測度，滿足以下哪些條件：選項：A、同一性B、對稱性C、三角不等式D、以上均是正確答案:【以上均是】6、問題：Python語言在創(chuàng)始人是（）。選項：A、BillGatesB、SergeyBrinC、LarryPageD、GuidovanRossum正確答案:【GuidovanRossum】7、問題：Python科學(xué)計算的基本包是（）。選項：A、PandasB、Scikit-learnC、NumpyD、Matplotlib正確答案:【Numpy】8、問題：以下Python包中，繪圖功能最強(qiáng)大的是（）。選項：A、PandasB、Scikit-learnC、NumpyD、Matplotlib正確答案:【Matplotlib】9、問題：以下Python包中，最適合用于機(jī)器學(xué)習(xí)的是（）。選項：A、PandasB、Scikit-learnC、NumpyD、Matplotlib正確答案:【Scikit-learn】10、問題：以下Python包中，提供了DataFrame數(shù)據(jù)類型的是（）。選項：A、PandasB、Scikit-learnC、NumpyD、Matplotlib正確答案:【Pandas】11、問題：為了避免包的依賴關(guān)系和系統(tǒng)兼容性等方面出現(xiàn)問題，本課程推薦的Python安裝方式為（）。選項：A、直接下載Python安裝B、通過Anaconda安裝C、通過瀏覽器查找處理過的Python安裝包D、直接安裝Pycharm正確答案:【通過Anaconda安裝】12、問題：下列對學(xué)生的描述屬性中，標(biāo)稱屬性的屬性是：選項：A、頭發(fā)顏色B、婚姻狀況C、身高D、學(xué)號正確答案:【頭發(fā)顏色#婚姻狀況#學(xué)號】13、問題：下列哪些指標(biāo)可以度量數(shù)據(jù)的離散趨勢度量：選項：A、極差B、四分位數(shù)C、四分位數(shù)極差D、五數(shù)概括正確答案:【極差#四分位數(shù)#四分位數(shù)極差#五數(shù)概括】14、問題：在探索性數(shù)據(jù)分析中，認(rèn)為最有代表性，最能反映數(shù)據(jù)重要特征的五數(shù)概括,包括：選項：A、中位數(shù)Q2B、四分位數(shù)Q1C、四分位數(shù)Q3D、最小值E、最大值正確答案:【中位數(shù)Q2#四分位數(shù)Q1#四分位數(shù)Q3#最小值#最大值】15、問題：在文獻(xiàn)中，屬性、維、特征和變量通常可以互換地使用。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】16、問題：二元屬性是一種特殊的標(biāo)稱屬性，分為對稱和不對稱兩種。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】17、問題：序數(shù)屬性的值存在有意義的序。相鄰兩者之間的差是已知的。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】18、問題：如果屬性不是離散的，則它是連續(xù)的。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】19、問題：四分位數(shù)極差（IQR）是第1個和第2個四分位數(shù)之間的距離。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】20、問題：盒圖用來考察兩個屬性之間是否存在正相關(guān)和負(fù)相關(guān)。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】21、問題：對于非對稱的二元屬性，兩個都取值1的情況(正匹配)被認(rèn)為比兩個都取值0的情況(負(fù)匹配)更有意義，其中負(fù)匹配數(shù)t被認(rèn)為是不重要的，因此在計算時可以忽略。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】22、問題：一般來說數(shù)據(jù)庫中行對應(yīng)于數(shù)據(jù)對象，而列對應(yīng)于屬性。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】23、問題：相異性矩陣又稱對象-對象結(jié)構(gòu)，存放n個對象兩兩之間的鄰近度。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】24、問題：在計算混合類型屬性的相異性時，一般是通過將所有有意義的屬性轉(zhuǎn)換到共同的區(qū)間[0.0,1.0]上，實現(xiàn)在單個相異性矩陣中進(jìn)行計算。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】25、填空題：為了抵消少數(shù)極端值對均值計算的影響，我們可以使用。正確答案:【截尾均值】26、填空題：中列數(shù)是數(shù)據(jù)集的最大值和的平均值。正確答案:【最小值】27、填空題：給定兩個數(shù)據(jù)對象（19,4,5）和（22,6,3），則兩個對象之間的歐氏距離。【如果計算結(jié)果是小數(shù)，則保留一位；如果是整數(shù)，則直接填寫整數(shù)】正確答案:【4.1】28、填空題：給定兩個數(shù)據(jù)對象（19,4,5）和（22,6,3），則兩個對象之間的曼哈頓距離?！救绻嬎憬Y(jié)果是小數(shù)，則保留一位；如果是整數(shù)，則直接填寫整數(shù)】正確答案:【7】29、填空題：給定兩個數(shù)據(jù)對象（19,4,5）和（22,6,3），則兩個對象之間的上確界距離。【如果計算結(jié)果是小數(shù)，則保留一位；如果是整數(shù)，則直接填寫整數(shù)】正確答案:【3】30、填空題：x=(5,0,3,0,2,0,0,2,0,0)和y=(3,0,2,0,1,1,0,1,0,1)，使用余弦相似度公式計算這兩個向量之間的相似性等于。【如果計算結(jié)果是小數(shù)，則保留一位；如果是整數(shù)，則直接填寫整數(shù)】正確答案:【0.9】第三單元測驗1、問題：運(yùn)行以下代碼fromsklearn.datasetsimportload_irisiris_data=load_iris()iris_data.data.shape輸出結(jié)果為(150,4)。則表示iris數(shù)據(jù)集包括樣本個數(shù)為（）。選項：A、150B、4C、600D、154正確答案:【150】2、問題：運(yùn)行以下代碼fromsklearn.datasetsimportload_irisiris_data=load_iris()iris_data.data.shape輸出結(jié)果為(150,4)。則表示iris數(shù)據(jù)集包括樣本特征數(shù)為（）。選項：A、150B、4C、600D、154正確答案:【4】3、問題：在Numpy包中，計算中位數(shù)的函數(shù)為（）。選項：A、numpy.mean()B、numpy.median()C、numpy.std()D、numpy.var()正確答案:【numpy.median()】4、問題：在Numpy包中，計算標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)為（）。選項：A、numpy.mean()B、numpy.median()C、numpy.std()D、numpy.var()正確答案:【numpy.std()】5、問題：給定df是一個DataFrame對象，對df所有字段進(jìn)行描述性統(tǒng)計，可以利用的方法為（）。選項：A、df.summary()B、df.statistics()C、df.mean()D、df.describe()正確答案:【df.describe()】6、問題：運(yùn)行以下代碼”importmatplotlib.pyplotasplt”引入plt后，要繪制餅狀圖，需要利用的函數(shù)為（）。選項：A、plt.bar()B、plt.pie()C、plt.plot()D、plt.hist()正確答案:【plt.pie()】7、問題：運(yùn)行以下代碼”importmatplotlib.pyplotasplt”引入plt后，要繪制折線圖，需要利用的函數(shù)為（）。選項：A、plt.bar()B、plt.pie()C、plt.plot()D、plt.hist()正確答案:【plt.plot()】8、問題：運(yùn)行以下代碼”importmatplotlib.pyplotasplt”引入plt后，要繪制直方圖，需要利用的函數(shù)為（）。選項：A、plt.bar()B、plt.pie()C、plt.plot()D、plt.hist()正確答案:【plt.hist()】9、問題：運(yùn)行以下代碼”importmatplotlib.pyplotasplt”引入plt后，要繪制散點(diǎn)圖，需要利用的函數(shù)為（）。選項：A、plt.bar()B、plt.scatter()C、plt.plot()D、plt.hist()正確答案:【plt.scatter()】10、問題：使用最小-最大法進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范化，需要映射的目標(biāo)區(qū)間為[0,100]，原來的取值范圍是[-10,10]。根據(jù)等比映射的原理，一個值8映射到新區(qū)間后的值是（）。選項：A、80B、85C、90D、95正確答案:【90】11、問題：使用零均值規(guī)范化方法，年收入屬性的均值為65，標(biāo)準(zhǔn)差為12，則年收入59萬元規(guī)范化后為（）。選項：A、-0.5B、-0.2C、0.3D、0.5正確答案:【-0.5】12、問題：使用等距離分箱法進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化，數(shù)據(jù)范圍為20,40,50,58,65,80,80,82,86,90,96,105,120,200，區(qū)間個數(shù)為4。下列屬于4個箱的區(qū)間是（）。選項：A、[20,65]B、(65,110)C、[110,155)D、(155,200]正確答案:【[110,155)】13、問題：特征選擇方法中，一般的啟發(fā)式方法有（）。選項：A、逐步增加法B、逐步遞減法C、隨機(jī)選擇D、以上都是正確答案:【以上都是】14、問題：在使用主成分分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)屬性特征提取中，在對數(shù)據(jù)集進(jìn)行中心化處理后，為了去除冗余和降低噪音，應(yīng)將協(xié)方差矩陣非對角線上的元素化為（）。選項：A、-1/2B、0C、1/2D、不用處理正確答案:【0】15、問題：關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法只能處理（）類型的取值，為此（）是繼續(xù)其知識發(fā)現(xiàn)過程的必要步驟。選項：A、離散；數(shù)據(jù)離散化B、連續(xù)；數(shù)據(jù)離散化C、離散；數(shù)據(jù)規(guī)范化D、連續(xù)；數(shù)據(jù)規(guī)范化正確答案:【離散；數(shù)據(jù)離散化】16、問題：（）是指對描述對象的屬性進(jìn)行重新組合，獲得一組反映事物本質(zhì)的少量的新的屬性的過程。（）是指從屬性集合中選擇那些重要的、與分析任務(wù)相關(guān)的子集的過程。選項：A、特征提??；特征選擇B、特征選擇；特征提取C、數(shù)據(jù)提??；數(shù)據(jù)選擇D、數(shù)據(jù)選擇；數(shù)據(jù)提取正確答案:【特征提??；特征選擇】17、問題：下列不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理原因的是（）。選項：A、數(shù)據(jù)可能存在缺失、錯誤、不一致等問題B、數(shù)據(jù)有可能不能很好地反映潛在的模式C、有些數(shù)據(jù)屬性是無用的或者冗余的D、數(shù)據(jù)量過于龐大正確答案:【數(shù)據(jù)量過于龐大】18、問題：下列關(guān)于數(shù)據(jù)規(guī)范化說法錯誤的是（）。選項：A、數(shù)據(jù)規(guī)范化又稱為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B、數(shù)據(jù)規(guī)范化是將屬性的取值范圍統(tǒng)一C、數(shù)據(jù)規(guī)范化是為了給重要的屬性賦予更大的權(quán)重D、數(shù)據(jù)規(guī)范化是為了避免不同屬性的不平等地位正確答案:【數(shù)據(jù)規(guī)范化是為了給重要的屬性賦予更大的權(quán)重】19、問題：缺失值處理方法中錯誤的是（）。選項：A、對于分類屬性，使用同類對象屬性值的均值B、對于離散屬性或定性屬性，使用眾數(shù)C、對于所有屬性都可以使用均值D、轉(zhuǎn)換為分類問題或數(shù)值預(yù)測問題正確答案:【對于所有屬性都可以使用均值】20、問題：主成分分析的步驟是（）。選項：A、中心化數(shù)據(jù)集-計算主成分矩陣-計算協(xié)方差矩陣-計算特征根-得到降維后的數(shù)據(jù)集B、中心化數(shù)據(jù)集-計算協(xié)方差矩陣-計算特征根-計算主成分矩陣-得到降維后的數(shù)據(jù)集C、計算協(xié)方差矩陣-計算主成分矩陣-計算特征根-中心化數(shù)據(jù)集-得到降維后的數(shù)據(jù)集D、計算協(xié)方差矩陣-計算特征根-中心化數(shù)據(jù)集-計算主成分矩陣-得到降維后的數(shù)據(jù)集正確答案:【中心化數(shù)據(jù)集-計算協(xié)方差矩陣-計算特征根-計算主成分矩陣-得到降維后的數(shù)據(jù)集】21、問題：下列關(guān)于等距離分箱的說法中錯誤的是（）。選項：A、又稱為等寬度分箱B、若區(qū)間個數(shù)為k，每個區(qū)間的間距為I=(max-min)/kC、等距離分箱能使每個區(qū)間內(nèi)包含的取值個數(shù)大致相同D、等距離分箱可能導(dǎo)致屬于某些的取值非常多，而某些又非常少正確答案:【等距離分箱能使每個區(qū)間內(nèi)包含的取值個數(shù)大致相同】22、問題：數(shù)據(jù)預(yù)處理的任務(wù)不包括（）。選項：A、數(shù)據(jù)分類B、數(shù)據(jù)清洗C、數(shù)據(jù)規(guī)范化和離散化D、特征提取與特征選擇正確答案:【數(shù)據(jù)分類】23、問題：使用python處理缺失值的方法中敘述錯誤的是（）。選項：A、isnull()判斷缺失值B、dropna()刪除缺失值C、fillna()填充缺失值D、interpolate()使用中位數(shù)填充缺失值正確答案:【interpolate()使用中位數(shù)填充缺失值】24、問題：最小最大規(guī)范化方法MinMaxScaler屬于python中的哪個包（）。選項：A、sklearnB、pandasC、numpyD、scipy正確答案:【sklearn】25、問題：主成分分析方法PCA屬于屬于python中的哪個包（）。選項：A、sklearnB、pandasC、numpyD、scipy正確答案:【sklearn】26、問題：最小-最大法中，假設(shè)需要映射到目標(biāo)區(qū)間為[L,R]，原來的取值范圍為[l,r]。一個值x映射到新區(qū)間后的值v的計算方法是（）。選項：A、B、C、D、正確答案:【】27、問題：在利用中文文本繪制詞云時，需要在anaoncda的基礎(chǔ)上安裝哪些工具包（）。選項：A、WordcloudB、Scikit-learnC、JiebaD、Matplotlib正確答案:【W(wǎng)ordcloud#Jieba】28、問題：數(shù)據(jù)預(yù)處理的任務(wù)有哪些（）。選項：A、數(shù)據(jù)離散化B、數(shù)據(jù)規(guī)范化C、數(shù)據(jù)清洗D、特征提取與特征選擇正確答案:【數(shù)據(jù)離散化#數(shù)據(jù)規(guī)范化#數(shù)據(jù)清洗#特征提取與特征選擇】29、問題：數(shù)據(jù)規(guī)范化方法有哪些（）。選項：A、最小-最大法B、z-scoreC、聚類D、分類正確答案:【最小-最大法#z-score】30、問題：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是將數(shù)據(jù)集中存在的（）和（）進(jìn)行處理，降低其對后續(xù)數(shù)據(jù)分析處理的影響。選項：A、缺失B、噪聲C、最大值D、最小值正確答案:【缺失#噪聲】31、問題：特征選擇過程是描述同一對象的多個屬性的取值范圍，統(tǒng)一到相同的范圍，避免某些屬性的作用大于其它屬性。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】32、問題：通過數(shù)據(jù)離散化，可以實現(xiàn)縮減數(shù)據(jù)量的效果。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】33、問題：有監(jiān)督的離散化方法常用的有分箱法和ChiMerge方法。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】34、問題：基于熵的方法可以被看做是自頂向下的分裂方法，ChiMerge則屬于自底向上的合并方法。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】35、問題：一種簡單的填補(bǔ)缺失值的方法為,將屬于同一類的對象的該屬性值的均值賦予此缺失值。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】36、問題：分箱離散化是一種有監(jiān)督離散化方法。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】37、問題：基于熵的離散化方法是常用的有監(jiān)督的離散化方法。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】38、問題：選擇屬性子集的方法一般采用啟發(fā)式方法，只檢驗部分可能性比較大的子集，這樣可以快速完成屬性的選擇。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】39、問題：主成分分析能夠達(dá)到去除冗余、降低噪音和降維的目的，但無法得到反映事物本質(zhì)的新變量。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】40、問題：將數(shù)據(jù)分為n個等頻的箱中，可以?箱均值、箱中位數(shù)或箱邊界光滑數(shù)據(jù)。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】41、問題：在主成分分析中，每個主成分都是原始變量的線性組合，且各個主成分之間互不相關(guān)。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】42、填空題：等距離分箱可能導(dǎo)致屬于某些區(qū)間的取值非常多，而某些區(qū)間的取值又非常少。則能夠解決此問題。正確答案:【等頻】43、填空題：面對噪音，一類是識別出噪音，將其去除；另一類是可以使用方法，用于平滑噪音。正確答案:【分箱】44、填空題：使用主成分分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)屬性特征提取中，每個新的特征是原有特征的。正確答案:【線性組合】45、填空題：一組數(shù)據(jù)：20，40，50，58，65，80，80，82，86，90，96，105，120，200。采用等距分箱法分為4箱，其中82位于第____個箱。（填寫阿拉伯?dāng)?shù)字）正確答案:【2】46、填空題：一組數(shù)據(jù)：20，40，50，58，65，80，80，82，86，90，96，105，120，200。使用最大-最小法進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范化，目標(biāo)區(qū)間為[0,1]，則80映射到新區(qū)間后的值為___。（四舍五入保留小數(shù)點(diǎn)后兩位）正確答案:【0.33】第四單元測驗1、問題：Python在調(diào)用efficient-apriori包中的apriori函數(shù)進(jìn)行挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則時，第一個返回值是（）。選項：A、頻繁項集B、關(guān)聯(lián)規(guī)則C、最小支持度D、最小置信度正確答案:【頻繁項集】2、問題：Python在調(diào)用efficient-apriori包中的apriori函數(shù)進(jìn)行挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則時，第二個返回值是（）。選項：A、頻繁項集B、關(guān)聯(lián)規(guī)則C、最小支持度D、最小置信度正確答案:【關(guān)聯(lián)規(guī)則】3、問題：如下表所示，X={butter,cheese}，則支持度support(X)=（）。交易號（TID）商品（Items）1beer,diaper,nuts2beer,biscuit,diaper3bread,butter,cheese4beer,cheese,diaper,nuts5beer,butter,cheese,nuts選項：A、1/5B、2/5C、3/5D、4/5正確答案:【2/5】4、問題：如下表所示，X={butter,cheese}，Y={beer}，則置信度confidence(X→Y)=（）。交易號（TID）商品（Items）1beer,diaper,nuts2beer,biscuit,diaper3bread,butter,cheese4beer,cheese,diaper,nuts5beer,butter,cheese,nuts選項：A、1/2B、1/3C、1/4D、2/5正確答案:【1/2】5、問題：如下表所示，使用FP-Growth計算其頻繁集，給定最小支持度為40%，頻繁模式樹（FP樹）有（）個結(jié)點(diǎn)。（不包括根結(jié)點(diǎn)）。交易號（TID）商品（Items）1beer,diaper,nuts2beer,biscuit,diaper3bread,butter,cheese4beer,cheese,diaper,nuts5beer,butter,cheese,nuts選項：A、5B、8C、9D、10正確答案:【9】6、問題：對于任一個頻繁項集X和它的一個非空真子集Y，S=X-Y，規(guī)則S→Y成立的條件是（）。選項：A、confidence(S→Y)minconfB、confidence(S→Y)≥minconfC、confidence(Y→S)minconfD、confidence(Y→S)≥minconf正確答案:【confidence(S→Y)≥minconf】7、問題：在多層次關(guān)聯(lián)規(guī)則分析中，如果將商品進(jìn)行歸類，每一商品類別的支持度會（）其包含的每個商品的支持度，從而有利于發(fā)現(xiàn)一些有意義的頻繁模式或關(guān)聯(lián)規(guī)則。選項：A、小于B、等于C、大于D、不確定正確答案:【大于】8、問題：在FP-growth構(gòu)建頻繁模式樹中，每個（）（除根結(jié)點(diǎn)外）代表一個單項，樹中的每條（）代表原數(shù)據(jù)中每一個條目的各個項。如果把條目內(nèi)的項組合在一起看成一個字符串，則字符串前綴相同時共享相同的（）。選項：A、結(jié)點(diǎn)；路徑；路徑B、結(jié)點(diǎn)；路徑；結(jié)點(diǎn)C、路徑；路徑；結(jié)點(diǎn)D、路徑；路徑；路徑正確答案:【結(jié)點(diǎn)；路徑；路徑】9、問題：購買了此商品后還會購買的商品，它們的地位是平等的，其中涉及了時間和順序的概念，強(qiáng)調(diào)的是一個規(guī)則，也就是我們所說的關(guān)聯(lián)規(guī)則。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】10、問題：如果一個項集是不頻繁的，則其所有的超集都是不頻繁的。利用這一性質(zhì)可以簡化Apriori算法中的計算過程。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】11、問題：逐層發(fā)現(xiàn)算法Apriori發(fā)現(xiàn)頻繁項集的過程是按照項集的長度由大到小逐級進(jìn)行的。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】12、問題：利用項的概念層次信息，不僅可以發(fā)現(xiàn)涉及那些出現(xiàn)頻率比較低的商品的頻繁模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則，而且還可以發(fā)現(xiàn)概括性更強(qiáng)的規(guī)則。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】13、問題：在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)其中的頻繁模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則。對于取值連續(xù)的屬性，首先將其離散化，然后將每個取值區(qū)間作為一個值，繼而轉(zhuǎn)化為“屬性=值”的形式。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】14、問題：若Y和Z是X的兩個不同的k項子集，只有當(dāng)confidence(X-Y→Y)≥minconf和confidence(X-Z→Z)≥minconf都滿足時，X-(Y∪Z)→(Y∪Z)一定成立。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】15、問題：具體來講，若一個項集X的支持度大于用戶給定的一個最小支持度閾值，則X被稱為頻繁項集（或頻繁模式）。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】16、問題：如果一個規(guī)則X→Y同時滿足support(X→Y)≥minsup和confidence(X→Y)≥minconf，則稱該規(guī)則在數(shù)據(jù)庫D中成立，其中minsup和minconf分別是用戶給定的最小支持度和最小置信度的閾值。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】17、問題：給定最小支持度閾值minsup，一個頻繁項集的所有非空子集都是頻繁的。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】18、問題：FP-growth算法無須生成候選項集的方法，可以避免產(chǎn)生大量候選項集。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】19、填空題：Python在調(diào)用efficient-apriori包中的apriori函數(shù)訓(xùn)練挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則時，設(shè)定最小支持度的參數(shù)是______。正確答案:【min_support】20、填空題：Python在調(diào)用efficient-apriori包中的apriori函數(shù)訓(xùn)練挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則時，設(shè)定最小置信度的參數(shù)是______。正確答案:【min_confidence】21、填空題：給定一個頻繁負(fù)項集X，我們可以從中發(fā)現(xiàn)隱含的負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則。負(fù)項集和負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則統(tǒng)稱為_____。正確答案:【負(fù)模式】22、填空題：如果一個規(guī)則和其祖先規(guī)則具有近似相同的置信度，則該規(guī)則稱為_____。為了減少發(fā)現(xiàn)的規(guī)則數(shù)目，可以將其從輸出的結(jié)果中刪除。正確答案:【冗余規(guī)則】第五單元測驗1、問題：通過代碼“fromsklearnimporttree”引入決策樹模塊，并通過代碼“clf=tree.DecisionTreeClassifier()”構(gòu)造分類器對象后，訓(xùn)練時要調(diào)用的方法是（）。選項：A、clf.train()B、clf.fit()C、clf.learn()D、clf.predict()正確答案:【clf.fit()】2、問題：通過代碼“fromsklearnimporttree”引入決策樹模塊，并通過代碼“clf=tree.DecisionTreeClassifier()”構(gòu)造分類器對象，在訓(xùn)練后做預(yù)測時要調(diào)用的方法是（）。選項：A、clf.predict()B、clf.forecast()C、clf.guess()D、clf.outlook()正確答案:【clf.predict()】3、問題：利用tree.DecisionTreeClassifier()訓(xùn)練模型時調(diào)用.fit()方法需要傳遞的第一個參數(shù)是（）。選項：A、樣本特征XB、樣本標(biāo)簽YC、判斷標(biāo)準(zhǔn)D、設(shè)置結(jié)點(diǎn)的最小樣本數(shù)量正確答案:【樣本特征X】4、問題：利用tree.DecisionTreeClassifier()訓(xùn)練模型時調(diào)用.fit()方法需要傳遞的第二個參數(shù)是（）。選項：A、樣本特征XB、樣本標(biāo)簽YC、判斷標(biāo)準(zhǔn)D、設(shè)置結(jié)點(diǎn)的最小樣本數(shù)量正確答案:【樣本標(biāo)簽Y】5、問題：通過代碼“fromsklearnimportmetrics”引入評價指標(biāo)模塊后，面對真實標(biāo)簽true_label和模型預(yù)測標(biāo)簽predicted_label，混淆矩陣可通過調(diào)用（）代碼得到。選項：A、confusion_matrix(true_labe,predicted_label)B、confusion_matrix(predicted_label,true_labe)C、metrics.confusion_matrix(true_labe,predicted_label)D、metrics.confusion_matrix(predicted_label,true_labe)正確答案:【metrics.confusion_matrix(true_labe,predicted_label)】6、問題：在Scikit-learn模塊下，不同分類模型在訓(xùn)練時，調(diào)用的方法名稱（）。選項：A、相同B、不同C、視情況而定D、不知道正確答案:【相同】7、問題：在Scikit-learn模塊下，不同分類模型在預(yù)測時，調(diào)用的方法名稱（）。選項：A、相同B、不同C、視情況而定D、不知道正確答案:【相同】8、問題：用于分類與回歸應(yīng)用的主要算法有（）。選項：A、Apriori算法、HotSpot算法B、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K均值法、決策樹C、K均值法、SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、決策樹、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯正確答案:【決策樹、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯】9、問題：決策樹中不包含一下哪種結(jié)點(diǎn)（）。選項：A、根結(jié)點(diǎn)（rootnode）B、內(nèi)部結(jié)點(diǎn)（internalnode）C、外部結(jié)點(diǎn)（externalnode）D、葉結(jié)點(diǎn)（leafnode）正確答案:【外部結(jié)點(diǎn)（externalnode）】10、問題：以下哪種算法是分類算法（）。選項：A、DBSCANB、C4.5C、K-MeanD、EM正確答案:【C4.5】11、問題：下列屬于決策樹中應(yīng)該剪枝的情景是（）。選項：A、一個結(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集的信息熵高于指定閾值B、一個結(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集的信息熵低于指定閾值C、雙親結(jié)點(diǎn)的誤差比子女結(jié)點(diǎn)的加權(quán)誤差大D、雙親結(jié)點(diǎn)的誤差比子女結(jié)點(diǎn)的平均誤差大正確答案:【一個結(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集的信息熵低于指定閾值】12、問題：樸素貝葉斯分類中得到條件概率的方法錯誤的是（）。選項：A、對于定性屬性，計算某一類別的樣本中某種屬性取該值的樣本所占比例來近似B、對于定性屬性，將轉(zhuǎn)化為定量屬性，再計算相應(yīng)的概率C、對于定量屬性，將取值離散化變?yōu)閰^(qū)間，再當(dāng)做定性屬性處理D、對于定量屬性，假設(shè)變量服從某種概率分布，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集估計分布的參數(shù)正確答案:【對于定性屬性，將轉(zhuǎn)化為定量屬性，再計算相應(yīng)的概率】13、問題：假設(shè)某分類器在一個測試數(shù)據(jù)集上的分類結(jié)果的混淆矩陣如下所示，該分類器的準(zhǔn)確率accuracy為（）。PredictedyesnoActualyes155no1020選項：A、70%B、75%C、66.7%D、80%正確答案:【70%】14、問題：假設(shè)某分類器在一個測試數(shù)據(jù)集上的分類結(jié)果的混淆矩陣如下所示，該分類器的錯誤率errorrate為（）。PredictedyesnoActualyes155no1020選項：A、30%B、25%C、33.3%D、20%正確答案:【30%】15、問題：構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集的常用方法有（）。選項：A、保持法(holdout)B、交叉驗證法(crossvalidation)C、自助抽樣法(bootstrap)D、留一法（leaveoneout）正確答案:【保持法(holdout)#交叉驗證法(crossvalidation)#自助抽樣法(bootstrap)#留一法（leaveoneout）】16、問題：為了比較利用不同分類算法構(gòu)建的分類模型的性能，可以利用圖形進(jìn)行比較，常用的圖形包括（）。選項：A、增益圖B、ROC曲線C、直方圖D、條形圖正確答案:【增益圖#ROC曲線】17、問題：分類是總結(jié)已有類別對象的特點(diǎn)，并根據(jù)這些特點(diǎn)，進(jìn)行未知類別對象的類別預(yù)測的過程。又可稱為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】18、問題：Bayes法是一種在已知后驗概率與類條件概率的情況下的模式分類方法，待分樣本的分類結(jié)果取決于各類域中樣本的全體。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】19、問題：分類模型的誤差大致分為兩種：訓(xùn)練誤差（trainingerror）和泛化誤差（generalizationerror）。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】20、問題：在決策樹中，隨著樹中結(jié)點(diǎn)數(shù)變得太大，即使模型的訓(xùn)練誤差還在繼續(xù)減低，但是檢驗誤差開始增大，這是出現(xiàn)了模型擬合不足的問題。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】21、問題：決策樹方法通常用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】22、問題：留一法是交叉驗證法的特殊情況。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】23、問題：決策樹的思想是自頂向下遞歸的構(gòu)建過程，關(guān)鍵點(diǎn)是在于分裂屬性和分裂條件的選擇。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】24、問題：ID3的分裂屬性選擇條件是選擇信息增益最大的作為分裂屬性。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】25、問題：樸素貝葉斯分類基于貝葉斯定理的一種分類方法。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】26、問題：k近鄰方法不需要事先學(xué)習(xí)分類模型，當(dāng)需要預(yù)測的時候，根據(jù)預(yù)測樣本的特性和已知訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行類別的判斷。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】27、問題：K近鄰方法的核心思想是對一個預(yù)測樣本A，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中找到與其最相似的k個樣本，利用這個k個樣本的類別來決策該樣本A的類別。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】28、填空題：為了評價一個分類模型的性能，我們通常根據(jù)分類模型判斷一組已知類別的對象的類別，這些已知類別的對象構(gòu)成的數(shù)據(jù)集稱為。正確答案:【測試數(shù)據(jù)集##%_YZPRLFH_%##測試集】29、填空題：決策樹中根結(jié)點(diǎn)的層次為。【請?zhí)顚懓⒗當(dāng)?shù)字】正確答案:【1】30、填空題：分類算法針對某個測試數(shù)據(jù)集的有效性通常通過矩陣來反映。正確答案:【混淆】31、填空題：假設(shè)某分類器在一個測試數(shù)據(jù)集上的分類結(jié)果的混淆矩陣如下所示，請計算該分類器的錯誤率，以類別yes為正例，計算分類器的查準(zhǔn)率precision為%?！颈Ａ舻秸麛?shù)位】PredictedyesnoActualyes155no1020正確答案:【60】32、填空題：假設(shè)某分類器在一個測試數(shù)據(jù)集上的分類結(jié)果的混淆矩陣如下所示，請計算該分類器的錯誤率，以類別yes為正例，計算分類器的查全率recall為%。【保留到整數(shù)位】PredictedyesnoActualyes155no1020正確答案:【75】第六單元測驗1、問題：通過代碼”fromsklearnimportlinear_model”引入線性模型模塊，并通過代碼“reg=linear_model.LinearRegression()”構(gòu)造回歸器對象后，在訓(xùn)練時要調(diào)用的方法是（）。選項：A、reg.train()B、reg.fit()C、reg.learn()D、reg.predict()正確答案:【reg.fit()】2、問題：通過代碼”fromsklearnimportlinear_model”引入線性模型模塊，并通過代碼“reg=linear_model.LinearRegression()”構(gòu)造回歸器對象，在訓(xùn)練后做預(yù)測時要調(diào)用的方法是（）。選項：A、reg.guess()B、reg.forecast()C、reg.predict()D、reg.outlook()正確答案:【reg.predict()】3、問題：利用“l(fā)inear_model.LinearRegression()”訓(xùn)練模型時調(diào)用.fit()方法需要傳遞的第一個參數(shù)是（）。選項：A、樣本特征XB、樣本標(biāo)簽YC、樣本權(quán)重D、是否考慮計算截距正確答案:【樣本特征X】4、問題：利用linear_model.LinearRegression()訓(xùn)練模型時調(diào)用.fit()方法需要傳遞的第二個參數(shù)是（）。選項：A、樣本特征XB、樣本標(biāo)簽YC、樣本權(quán)重D、是否考慮計算截距正確答案:【樣本標(biāo)簽Y】5、問題：在利用linear_model.LinearRegression()構(gòu)造的reg對象訓(xùn)練模型后，可以通過以下哪行代碼查看回歸模型系數(shù)（）。選項：A、reg.coefficient_B、reg._coefficientC、reg._coefD、reg.coef_正確答案:【reg.coef_】6、問題：在以下四個散點(diǎn)圖中，其中適用于作線性回歸的散點(diǎn)圖為（）。選項：A、①②B、①③C、②③D、③④正確答案:【①③】7、問題：已知對一組觀察值(xi，yi)作出散點(diǎn)圖后確定具有線性相關(guān)關(guān)系，若對于y＝bx＋a，求得b＝0.51，x＝61.75，y＝38.14，則線性回歸方程為（）。選項：A、y＝0.51x＋6.65B、y＝6.65x＋0.51C、y＝0.51x＋42.30D、y＝42.30x＋0.51正確答案:【y＝0.51x＋6.65】8、問題：對于指數(shù)曲線y=a*e^(bx)，令u＝lny，c＝lna，經(jīng)過非線性化回歸分析之后，可以轉(zhuǎn)化成的形式為（）。選項：A、u＝c＋bxB、u＝b＋cxC、y＝b＋cxD、y＝c＋bx正確答案:【u＝c＋bx】9、問題：下面關(guān)于構(gòu)建模型樹的說法中，錯誤的是（）。選項：A、創(chuàng)建一個結(jié)點(diǎn)t，與結(jié)點(diǎn)t關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集記為DtB、如果當(dāng)前結(jié)點(diǎn)t所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集Dt中樣本個數(shù)小于給定閾值或者Dt中樣本的目標(biāo)屬性取值的標(biāo)準(zhǔn)差小于給定閾值,則將該結(jié)點(diǎn)標(biāo)記為葉子節(jié)點(diǎn)C、在選擇分類屬性時，應(yīng)選擇時SDR值最小的屬性D、SDR代表誤差的期望減少正確答案:【在選擇分類屬性時，應(yīng)選擇時SDR值最小的屬性】10、問題：下列選項中錯誤的是（）。選項：A、MST=SST/dfTB、MSE=SSE/dfEC、MSR=SSR/dfRD、SSR=SST+SSE正確答案:【SSR=SST+SSE】11、問題：決策樹的葉子結(jié)點(diǎn)對應(yīng)（）。選項：A、某個類別B、一個數(shù)值C、一個線性回歸方程D、以上都可以正確答案:【某個類別】12、問題：回歸樹的葉子結(jié)點(diǎn)對應(yīng)（）。選項：A、某個類別B、一個數(shù)值C、一個線性回歸方程D、以上都可以正確答案:【一個數(shù)值】13、問題：模型樹的葉子結(jié)點(diǎn)對應(yīng)（）。選項：A、某個類別B、一個數(shù)值C、一個線性回歸方程D、以上都可以正確答案:【一個線性回歸方程】14、問題：在比較模型的擬合效果時，甲、乙、丙、丁四個模型的決定系數(shù)R^2的值分別約為0.96、0.85、0.80和0.7，則擬合效果好的模型是（）。選項：A、甲B、乙C、丙D、丁正確答案:【甲】15、問題：多元回歸建模后的檢驗包括（）。選項：A、擬合優(yōu)度檢驗B、回歸關(guān)系的顯著性檢驗C、回歸系數(shù)的顯著性檢驗D、傾向值檢驗正確答案:【擬合優(yōu)度檢驗#回歸關(guān)系的顯著性檢驗#回歸系數(shù)的顯著性檢驗】16、問題：常用的非線性函數(shù)除了多項式函數(shù)之外，還包括（）。選項：A、冪函數(shù)B、指數(shù)函數(shù)C、對數(shù)函數(shù)D、雙曲函數(shù)正確答案:【冪函數(shù)#指數(shù)函數(shù)#對數(shù)函數(shù)#雙曲函數(shù)】17、問題：（）采用自頂向下分而治之的思想，將訓(xùn)練集不斷分割成子數(shù)據(jù)集來不斷擴(kuò)展樹枝，當(dāng)滿足一定條件時停止樹的生長。選項：A、決策樹B、模型樹C、回歸樹D、多元回歸正確答案:【決策樹#模型樹#回歸樹】18、問題：預(yù)測性能的優(yōu)劣需要一定的度量來衡量，常用的度量是（）。選項：A、MAE（平均絕對誤差）B、MSE（均方誤差）C、RSE（相對平方誤差）D、RAE（相對絕對誤差）正確答案:【MAE（平均絕對誤差）#MSE（均方誤差）#RSE（相對平方誤差）#RAE（相對絕對誤差）】19、問題：數(shù)值預(yù)測與分類都屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，解決問題的過程相同，都是先通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)，以得到一個模型然后利用模型進(jìn)行預(yù)測。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】20、問題：的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】21、問題：為了檢驗回歸系數(shù)的顯著性，可以使用F檢驗。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】22、問題：在模型樹的剪枝過程中，兩個葉子結(jié)點(diǎn)的期望誤差通過加權(quán)求和結(jié)合在一起作為子樹誤差。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】23、問題：回歸樹和模型樹都是通過自下而上、分而治之的思想，將訓(xùn)練集不斷分割成子數(shù)據(jù)集來不斷擴(kuò)展樹枝，當(dāng)滿足一定條件時停止樹的生長。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】24、問題：在模型樹的構(gòu)建過程中，應(yīng)選擇使SDR值最小的屬性。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】25、問題：一元線性回歸的步驟：構(gòu)建包含因變量和自變量的訓(xùn)練集；通過散點(diǎn)圖確認(rèn)因變量和自變量之前的近似線性關(guān)系；計算系數(shù)和構(gòu)建模型；模型檢驗；利用模型進(jìn)行預(yù)測。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】26、問題：多元回歸是對一個自變量和多個因變量之間的回歸分析。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】27、問題：回歸系數(shù)的檢驗可以采用t檢驗。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】28、問題：模型樹構(gòu)建之后，為了避免過度擬合，需要對模型樹進(jìn)行剪枝。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】29、問題：在模型樹的構(gòu)建過程中，分裂屬性的選擇以分裂后的各個子數(shù)據(jù)集中目標(biāo)屬性取值的標(biāo)準(zhǔn)差為依據(jù)，將標(biāo)準(zhǔn)差作為一種誤差度量，將分裂前后標(biāo)準(zhǔn)差的減少量作為誤差的期望減少，稱為SDR。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】30、問題：K近鄰數(shù)值預(yù)測是利用一個樣本的K個最相似的鄰居的目標(biāo)屬性的取值來進(jìn)行預(yù)測。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】31、填空題：模型樹構(gòu)建之后，為了避免過度擬合，需要對模型樹進(jìn)行________。正確答案:【剪枝】32、填空題：在模型樹的構(gòu)建過程中，分裂屬性的選擇以分裂后的各個子數(shù)據(jù)集中目標(biāo)屬性取值的標(biāo)準(zhǔn)差為依據(jù)，將標(biāo)準(zhǔn)差作為一種誤差度量，將分裂前后標(biāo)準(zhǔn)差的減少量作為誤差的期望減少，稱為_________（填寫英文簡稱）。正確答案:【SDR】第七單元測驗1、問題：通過代碼”fromsklearn.clusterimportKMeans”引入Kmenas模塊，生成模型對象“kmeans=KMeans(n_clusters=2)”后，對于數(shù)據(jù)X訓(xùn)練時要調(diào)用的方法是（）。選項：A、kmeans.train()B、kmeans.fit()C、kmaens.train()D、kmaens.fit()正確答案:【kmeans.fit()】2、問題：通過代碼”fromsklearn.clusterimportKMeans”引入Kmenas模塊后，生成模型對象“kmeans=KMeans(n_clusters=3)”并完成對數(shù)據(jù)X完成聚類后，以下哪個代碼可以查看每個樣本所屬簇的標(biāo)簽（）。選項：A、kmeans.labels_B、kmeans.y_C、kmeans.targets_D、kmeans.output_正確答案:【kmeans.labels_】3、問題：以下哪種情況對Kmeans模型的影響較小（）。選項：A、給定錯誤聚類個數(shù)B、數(shù)據(jù)有各向異性分布C、不同簇的方差相差較大D、簇的大小分布不均衡正確答案:【簇的大小分布不均衡】4、問題：在利用sklearn.cluster.AgglomerativeClustering進(jìn)行凝聚聚類時，使用的默認(rèn)距離度量是（）。選項：A、馬氏距離B、余弦距離C、曼哈頓距離D、歐氏距離正確答案:【歐氏距離】5、問題：給定numpy.ndarray類型的數(shù)X，在以下代碼中，eps參數(shù)的含義是（）。fromsklearn.clusterimportDBSCANclustering=DBSCAN(eps=3,min_samples=2).fit(X)選項：A、收斂條件閾值B、簇的個數(shù)C、鄰域半徑D、每個簇的最小樣本數(shù)正確答案:【鄰域半徑】6、問題：根據(jù)聚類形成的簇的特點(diǎn)，如果有交集的簇之間必然存在包含關(guān)系，這種聚類稱為（）。選項：A、劃分型聚類B、層次型聚類C、重疊聚類D、以上均不是正確答案:【層次型聚類】7、問題：余弦相似度適用于（）情況。選項：A、屬性類型多B、屬性數(shù)量多C、有大量零值維度D、距離相近正確答案:【有大量零值維度】8、問題：皮爾森相關(guān)系數(shù)取值為（）時說明兩個對象最不相似。選項：A、0B、1C、0.05D、-1正確答案:【-1】9、問題：k均值聚類的目標(biāo)是（）。選項：A、最大化簇間距離B、最小化簇內(nèi)距離的平方和C、最大化質(zhì)心距離D、簇的大小基本一致正確答案:【最小化簇內(nèi)距離的平方和】10、問題：給定密度闕值為3，對象o的ξ鄰域中有5個對象，那么o是（）。選項：A、核心點(diǎn)B、關(guān)鍵點(diǎn)C、集中點(diǎn)D、高密度點(diǎn)正確答案:【核心點(diǎn)】11、問題：輪廓系數(shù)的取值范圍是（）。選項：A、[0，1]B、[-1，1]C、[-1，0]D、[0，∞）正確答案:【[-1，1]】12、問題：P(22,1,42,10)，Q(20,0,36,8)為兩個向量對象，這兩個對象的歐幾里得距離是（）。選項：A、B、11C、6D、正確答案:【】13、問題：P(22,1,42,10)，Q(20,0,36,8)為兩個向量對象，這兩個對象的曼哈頓距離是（）。選項：A、B、11C、6D、正確答案:【11】14、問題：P(22,1,42,10)，Q(20,0,36,8)為兩個向量對象，這兩個對象的切比雪夫距離是（）。選項：A、B、11C、6D、正確答案:【6】15、問題：P(22,1,42,10)，Q(20,0,36,8)為兩個向量對象，這兩個對象的閔可夫斯基距離（x=3）是（）。選項：A、B、11C、6D、正確答案:【】16、問題：下面哪些聚類方法易于發(fā)現(xiàn)具有球形形狀的簇，難以發(fā)現(xiàn)橢圓形或者凹形形狀的簇？選項：A、k均值聚類B、層次聚類C、DBSCAND、基于密度的聚類方法正確答案:【k均值聚類#層次聚類】17、問題：下面哪些聚類方法易于發(fā)現(xiàn)特殊形狀的簇？選項：A、k均值聚類B、層次聚類C、DBSCAND、基于密度的聚類方法正確答案:【DBSCAN#基于密度的聚類方法】18、問題：關(guān)于聚類下列說法正確的是（）。選項：A、聚類有著廣泛的應(yīng)用。B、聚類可以作為其他數(shù)據(jù)挖掘分析過程的一個基礎(chǔ)處理步驟。C、聚類可以發(fā)現(xiàn)偏離多數(shù)數(shù)據(jù)對象的孤立點(diǎn)。D、聚類和分類沒有區(qū)別。正確答案:【聚類有著廣泛的應(yīng)用。#聚類可以作為其他數(shù)據(jù)挖掘分析過程的一個基礎(chǔ)處理步驟。#聚類可以發(fā)現(xiàn)偏離多數(shù)數(shù)據(jù)對象的孤立點(diǎn)?！?9、問題：聚類分析的過程中，聚類效果較好時屬于同一個簇的對象相似度很高，而屬于不同簇的對象相似度很低。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】20、問題：攝氏溫度屬于比例屬性。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】21、問題：多種屬性相似度的綜合度量，可以先對單個屬性進(jìn)行相似度度量，然后求所有屬性相似度的均值作為整個對象相似度。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】22、問題：凝聚層次聚類法中每次簇的合并可以更改。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】23、問題：凝聚度是用于衡量簇間相似程度的，凝聚度越大越好。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】24、問題：基于隨機(jī)游走理論的鏈接相似度衡量方法(稱為SimRank)計算兩結(jié)點(diǎn)間的相似度，具有有界性、對稱性、單調(diào)遞增性、三角不等式性質(zhì)。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】25、問題：輪廓系數(shù)是將凝聚度和分離度相結(jié)合的一種度量，越大聚類效果越好。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】26、問題：DBSCAN是一種基于密度的聚類方法，容易發(fā)現(xiàn)特殊形狀的簇。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】27、問題：K均值聚類需要提前設(shè)定K值，而凝聚層次法不需要預(yù)先設(shè)置參數(shù)。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】28、填空題：____屬性分為對稱屬性和非對稱屬性。正確答案:【二值】29、填空題：Jaccard系數(shù)適用于衡量用________二值屬性描述的對象間的相似度。正確答案:【非對稱】第八單元測驗1、問題：顧客購物序列屬于哪種數(shù)據(jù)類型（）選項：A、時間序列數(shù)據(jù)B、符號序列數(shù)據(jù)C、生物學(xué)序列D、空間數(shù)據(jù)正確答案:【符號序列數(shù)據(jù)】2、問題：下列哪項不是時間序列的主要研究方法（）選項：A、相似性搜索B、回歸分析C、趨勢分析D、序列模式挖掘正確答案:【序列模式挖掘】3、問題：下列屬于異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的是（）選項：A、朋友網(wǎng)絡(luò)B、合著者網(wǎng)絡(luò)C、在線醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)D、網(wǎng)頁網(wǎng)絡(luò)正確答案:【在線醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)】4、問題：機(jī)動車輛管理者把GPS安裝在汽車上，以便更好地監(jiān)管和引導(dǎo)車輛，所記錄的數(shù)據(jù)屬于（）選項：A、空間數(shù)據(jù)B、時空數(shù)據(jù)C、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)D、Web數(shù)據(jù)正確答案:【時空數(shù)據(jù)】5、問題：典型的文本挖掘任務(wù)包括（）選項：A、文本分類B、文本聚類C、觀點(diǎn)分析D、以上都是正確答案:【以上都是】6、問題：（）是指大量流入系統(tǒng)、動態(tài)變化的、可能無限的，并且包含多維特征的數(shù)據(jù)。選項：A、流數(shù)據(jù)B、文本數(shù)據(jù)C、序列數(shù)據(jù)D、符號數(shù)據(jù)正確答案:【流數(shù)據(jù)】7、問題：根據(jù)分析目標(biāo)，Web挖掘可以劃分主要研究領(lǐng)域包括()。選項：A、Web內(nèi)容挖掘B、Web結(jié)構(gòu)挖掘C、Web使用挖掘D、Web布局挖掘正確答案:【W(wǎng)eb內(nèi)容挖掘#Web結(jié)構(gòu)挖掘#Web使用挖掘】8、問題：下面哪些是時空數(shù)據(jù)的應(yīng)用（）。選項：A、動物學(xué)家把遙感設(shè)備安裝在野生動物身上，以便分析生態(tài)行為B、機(jī)動車輛管理者把GPS安裝在汽車上，以便更好地監(jiān)管和引導(dǎo)車輛C、氣象學(xué)家使用人造衛(wèi)星和雷達(dá)觀察颶風(fēng)D、從多媒體數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有趣的模式正確答案:【動物學(xué)家把遙感設(shè)備安裝在野生動物身上，以便分析生態(tài)行為#機(jī)動車輛管理者把GPS安裝在汽車上，以便更好地監(jiān)管和引導(dǎo)車輛#氣象學(xué)家使用人造衛(wèi)星和雷達(dá)觀察颶風(fēng)】9、問題：生物學(xué)序列通常很長，攜帶重要的、復(fù)雜的、隱藏的語義。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】10、問題：符號序列數(shù)據(jù)由事件或標(biāo)稱數(shù)據(jù)的長序列組成，通常時間間隔相等。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】11、問題：圖與網(wǎng)絡(luò)挖掘應(yīng)用范圍廣泛，涉及生物信息學(xué)、化學(xué)情報學(xué)、計算機(jī)視覺、多媒體和文本檢索。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】12、問題：多媒體數(shù)據(jù)挖掘是一個交叉學(xué)科領(lǐng)域，涉及圖像處理和理解、計算機(jī)視覺、數(shù)據(jù)挖掘和模式識別。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】13、問題：目前大部分系統(tǒng)能夠多次讀取流數(shù)據(jù)。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【錯誤】14、問題：網(wǎng)絡(luò)由一個節(jié)點(diǎn)集和一個連接這些節(jié)點(diǎn)的邊集組成。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】15、問題：物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)由大量相互作用的物理和信息部件組成，其例子包括患者護(hù)理系統(tǒng)，運(yùn)輸系統(tǒng)等。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】16、問題：“你和任何一個陌生人之間所間隔的人不會超過六個”稱為小世界現(xiàn)象。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】17、問題：多媒體數(shù)據(jù)挖掘是一個交叉學(xué)科領(lǐng)域，涉及圖像處理和理解、計算機(jī)視覺、數(shù)據(jù)挖掘和模式識別。選項：A、正確B、錯誤正確答案:【正確】《數(shù)據(jù)挖掘與python實踐》期末試卷1、問題：數(shù)據(jù)挖掘又稱從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識，后者英文簡稱為（）。選項：A、KDDB、KPPC、KDPD、KPD正確答案:【KDD】2、問題：數(shù)據(jù)挖掘又稱從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識，前者英文簡稱為（）。選項：A、DMB、KPPC、KDDD、DD正確答案:【DM】3、問題：一般數(shù)據(jù)挖掘的流程順序，下列正確的是（）。①選擇數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)、功能和合適的算法②選擇數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理③了解應(yīng)用領(lǐng)域，了解相關(guān)的知識和應(yīng)用目標(biāo)④尋找感興趣的模式、模式評估、知識表示⑤創(chuàng)建目標(biāo)數(shù)據(jù)集選項：A、③⑤②①④B、③④①⑤②C、⑤④②①③D、③②⑤①④正確答案:【③⑤②①④】4、問題：結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)是指一些數(shù)據(jù)通過統(tǒng)一的（）的形式存儲的，這類數(shù)據(jù)我們稱為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。選項：A、二維表格B、文檔C、圖像D、聲音正確答案:【二維表格】5、問題：數(shù)值預(yù)測用于連續(xù)變量的取值，常用的預(yù)測方法是（）。選項：A、回歸分析B、聚類C、關(guān)聯(lián)D、分類正確答案:【回歸分析】6、問題：下列應(yīng)用場景不屬于分類的是（）。選項：A、為了解用戶特點(diǎn)，公司將客戶分群B、對信用卡申請者判斷其信譽(yù)高低C、醫(yī)生根據(jù)患者的癥狀判斷所患疾病類型D、推廣新產(chǎn)品時預(yù)測已有客戶是否對新產(chǎn)品感興趣正確答案:【為了解用戶特點(diǎn)，公司將客戶分群】7、問題：Python語言的創(chuàng)始人是（）。選項：A、GuidovanRossumB、BillGatesC、SergeyBrinD、LarryPage正確答案:【GuidovanRossum】8、問題：Python科學(xué)計算的基本包是（）。選項：A、numpyB、pandasC、scikit-learnD、matplotlib正確答案:【numpy】9、問題：以下Python包中，繪圖功能最強(qiáng)大的是（）。選項：A、matplotlibB、pandasC、scikit-learnD、numpy正確答案:【matplotlib】10、問題：以下Python包中，最適合用于機(jī)器學(xué)習(xí)的是（）。選項：A、scikit-learnB、pandasC、numpyD、matplotlib正確答案:【scikit-learn】11、問題：以下Python包中，提供了DataFrame數(shù)據(jù)類型的是（）。選項：A、pandasB、scikit-learnC、numpyD、matplotlib正確答案:【pandas】12、問題：為了避免包的依賴關(guān)系和系統(tǒng)兼容性等方面出現(xiàn)問題，本課程推薦的Python安裝方式為（）。選項：A、通過Anaconda安裝B、直接下載Python安裝C、通過瀏覽器查找處理過的Python安裝包D、直接安裝Pycharm正確答案:【通過Anaconda安裝】13、問題：下列不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理原因的是（）。選項：A、數(shù)據(jù)量過于龐大B、數(shù)據(jù)可能存在缺失、錯誤、不一致等問題C、數(shù)據(jù)有可能不能很好地反映潛在的模式D、有些數(shù)據(jù)屬性是無用的或者冗余的正確答案:【數(shù)據(jù)量過于龐大】14、問題：下列關(guān)于數(shù)據(jù)規(guī)范化說法錯誤的是（）。選項：A、數(shù)據(jù)規(guī)范化是為了給重要的屬性賦予更大的權(quán)重B、數(shù)據(jù)規(guī)范化又稱為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C、數(shù)據(jù)規(guī)范化是將屬性的取值范圍統(tǒng)一D、數(shù)據(jù)規(guī)范化是為了避免不同屬性的不平等地位正確答案:【數(shù)據(jù)規(guī)范化是為了給重要的屬性賦予更大的權(quán)重】15、問題：缺失值處理方法中錯誤的是（）。選項：A、對于所有屬性都可以使用均值B、對于分類屬性，使用同類對象屬性值的均值C、對于離散屬性或定性屬性，使用眾數(shù)D、轉(zhuǎn)換為分類問題或數(shù)值預(yù)測問題正確答案:【對于所有屬性都可以使用均值】16、問題：主成分分析的步驟是（）。選項：A、中心化數(shù)據(jù)集-計算協(xié)方差矩陣-計算特征根-計算主成分矩陣-得到降維后的數(shù)據(jù)集B、中心化數(shù)據(jù)集-計算主成分矩陣-計算協(xié)方差矩陣-計算特征根-得到降維后的數(shù)據(jù)集C、計算協(xié)方差矩陣-計算主成分矩陣-計算特征根-中心化數(shù)據(jù)集-得到降維后的數(shù)據(jù)集D、計算協(xié)方差矩陣-計算特征根-中心化數(shù)據(jù)集-計算主成分矩陣-得到降維后的數(shù)據(jù)集正確答案:【中心化數(shù)據(jù)集-計算協(xié)方差矩陣-計算特征根-計算主成分矩陣-得到降維后的數(shù)據(jù)集】17、問題：下列關(guān)于等距離分箱的說法中錯誤的是（）。選項：A、等距離分箱能使每個區(qū)間內(nèi)包含的取值個數(shù)大致相同B、又稱為等寬度分箱C、若區(qū)間個數(shù)為k，每個區(qū)間的間距為I=(max-min)/kD、等距離分箱可能導(dǎo)致屬于某些的取值非常多，而某些又非常少正確答案:【等距離分箱能使每個區(qū)間內(nèi)包含的取值個數(shù)大致相同】18、問題：數(shù)據(jù)預(yù)處理的任務(wù)不包括（）。選項：A、數(shù)據(jù)分類B、數(shù)據(jù)清洗C、數(shù)據(jù)規(guī)范化和離散化D、特征提取與特征選擇正確答案:【數(shù)據(jù)分類】19、問題：使用python處理缺失值的方法中敘述錯誤的是（）。選項：A、interpolate()使用中位數(shù)填充缺失值B、isnull()判斷缺失值C、dropna()刪除缺失值D、fillna()填充缺失值正確答案:【interpolate()使用中位數(shù)填充缺失值】20、問題：最小最大規(guī)范化方法MinMaxScaler屬于python中的哪個包（）。選項：A、sklearnB、pandasC、numpyD、scipy正確答案:【sklearn】21、問題：主成分分析方法PCA屬于屬于python中的哪個包（）。選項：A、sklearnB、pandasC、numpyD、scipy正確答案:【sklearn】22、問題：運(yùn)行以下代碼fromsklearn.datasetsimportload_irisiris_data=load_iris()iris_data.data.shape輸出結(jié)果為(150,4)。則表示iris數(shù)據(jù)集包括樣本個數(shù)為（）。選項：A、150B、4C、600D、154正確答案:【150】23、問題：運(yùn)行以下代碼fromsklearn.datasetsimportload_irisiris_data=load_iris()iris_data.data.shape輸出結(jié)果為(150,4)。則表示iris數(shù)據(jù)集包括樣本特征數(shù)為（）。選項：A、4B、150C、600D、154正確答案:【4】24、問題：在numpy包中，計算中位數(shù)的函數(shù)為（）。選項：A、numpy.median()B、numpy.mean()C、numpy.std()D、numpy.var()正確答案:【numpy.median()】25、問題：在numpy包中，計算標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)為（）。選項：A、numpy.std()B、numpy.mean()C、numpy.median()D、numpy.var()正確答案:【numpy.std()】26、問題：給定df是一個DataFrame對象，對df所有字段進(jìn)行描述性統(tǒng)計，可以利用的方法為（）。選項：A、df.describe()B、df.summary()C、df.statistics()D、df.mean()正確答案:【df.describe()】27、問題：運(yùn)行以下代碼“importmatplotlib.pyplotasplt”引入plt后，要繪制餅狀圖，需要利用的函數(shù)為（）。選項：A、plt.pie()B、plt.bar()C、plt.plot()D、plt.hist()正確答案:【plt.pie()】28、問題：運(yùn)行以下代碼“importmatplotlib.pyplotasplt”引入plt后，要繪制折線圖，需要利用的函數(shù)為（）。選項：A、plt.plot()B、plt.bar()C、plt.pie()D、plt.hist()正確答案:【plt.plot()】29、問題：運(yùn)行以下代碼“importmatplotlib.pyplotasplt”引入plt后，要繪制直方圖，需要利用的函數(shù)為（）。選項：A、plt.hist()B、plt.bar()C、plt.pie()D、plt.plot()正確答案:【plt.hist()】30、問題：運(yùn)行以下代碼“importmatplotlib.pyplotasplt”引入plt后，要繪制散點(diǎn)圖，需要利用的函數(shù)為（）。選項：A、plt.scatter()B、plt.bar()C、plt.plot()D、plt.hist()正確答案:【plt.scatter()】31、問題：使用最小-最大法進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范化，需要映射的目標(biāo)區(qū)間為[0,100]，原來的取值范圍是[-10,10]。根據(jù)等比映射的原理，一個值8映射到新區(qū)間后的值是（）。選項：A、90B、80C、85D、95正確答案:【90】32、問題：使用零均值規(guī)范化方法，年收入屬性的均值為65，標(biāo)準(zhǔn)差為12，則年收入59萬元規(guī)范化后為（）。選項：A、-0.5B、-0.2C、0.3D、0.5正確答案:【-0.5】33、問題：使用等距離分箱法進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化，數(shù)據(jù)范圍為20,40,50,58,65,80,80,82,86,90,96,105,120,200，區(qū)間個數(shù)為4。下列屬于4個箱的區(qū)間是（）。選項：A、[110,155)B、[20,65]C、(65,110)D、(155,200]正確答案:【[110,155)】34、問題：特征選擇方法中，一般的啟發(fā)式方法有（）。選項：A、以上都是B、逐步增加法C、逐步遞減法D、隨機(jī)選擇正確答案:【以上都是】35、問題：在使用主成分分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)屬性特征提取中，在對數(shù)據(jù)集進(jìn)行中心化處理后，為了去除冗余和降低噪音，應(yīng)將協(xié)方差矩陣非對角線上的元素化為（）。選項：A、0B、-1/2C、1/2D、不用處理正確答案:【0】36、問題：通過代碼fromsklearnimporttree引入決策樹模塊，并通過代碼clf=tree.DecisionTreeClassifier()構(gòu)造分類器對象后，訓(xùn)練時要調(diào)用的方法是（）。選項：A、clf.train()B、clf.fit()C、clf.learn()D、clf.predict()正確答案:【clf.fit()】37、問題：通過代碼fromsklearnimporttree引入決策樹模塊，并通過代碼clf=tree.DecisionTreeClassifier()構(gòu)造分類器對象，在訓(xùn)練后做預(yù)測時要調(diào)用的方法是（）。選項：A、clf.predict()B、clf.forecast()C、clf.guess()D、clf.outlook()正確答案:【clf.predict()】38、問題：利用tree.DecisionTreeClassifier()訓(xùn)練模型時調(diào)用.fit()方法需要傳遞的第一個參數(shù)是（）。選項：A、樣本特征XB、樣本標(biāo)簽YC、判斷標(biāo)準(zhǔn)D、設(shè)置結(jié)點(diǎn)的最小樣本數(shù)量正確答案:【樣本特征X】39、問題：利用tree.DecisionTreeClassifier()訓(xùn)練模型時調(diào)用.fit()方法需要傳遞的第二個參數(shù)是（）。選項：A、樣本特征XB、樣本標(biāo)簽YC、判斷標(biāo)準(zhǔn)D、設(shè)置結(jié)點(diǎn)的最小樣本正確答案:【樣本標(biāo)簽Y】40、問題：通過代碼fromsklearnimportmetrics引入評價指標(biāo)模塊后，面對真實標(biāo)簽true_label和模型預(yù)測標(biāo)簽predicted_label，混淆矩陣可通過哪行代碼調(diào)用（）選項：A、confusion_matrix(true_label,predicted_label)B、confusion_matrix(predicted_label,true_label)C、metrics.confusion_matrix(true_label,predicted_label)D、metrics.confusion_matrix(predicted_label,true_label)正確答案:【metrics.confusion_matrix(true_label,predicted_label)】41、問題：在Scikit-learn模塊下，不同分類模型在訓(xùn)練時，調(diào)用的方法名稱是否相同（）。選項：A、相同B、不同C、視情況而定D、不知道正確答案:【相同】42、問題：在Scikit-learn模塊下，不同分類模型在預(yù)測時，調(diào)用的方法名