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[单选题]

数据在完成特征工程的操作后,在构建模型的过程中,以下哪个选项不属于决策树构建过程当中的步骤?()

A.特征选取

B.剪枝

C.决策树生成

D.数据清理

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更多“数据在完成特征工程的操作后,在构建模型的过程中,以下哪个选项不属于决策树构建过程当中的步骤?()”相关的问题

第1题

1.完成数据预处理 2.完成数据探索,构建训练集与测试集 3.合理分析并选择特征 4.构建并评估预测模型 5.补充要求(选做)
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第2题

9、逆向工程的核心包括了以下几个步骤()。

A.零件原型的数字化

B.从测量数据中提取零件原型的几何特征

C.零件原型CAD模型的构建

D.CAD模型的检验与修正

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第3题

机器学习在获取数据后进行数据分析以提取特征,进而构建机器学习算法,最终形成决策模型。()
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第4题

胜任特征模型构建的基本原理,是辨别优秀专业技术人员与一般专业技术人员在知识、技能、社会角色
、自我认知、特质、动机等方面的差异,通过收集和分析数据,并对数据进行科学整合,从而建立专业技术岗位工作胜任特征模型构架,并产生相应可操作性的专业技术人力资源管理体系。()

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第5题

完成以下操作:1、读取波士顿房价数据集并进行预处理;2、采用LASSO进行降维(重要性排前5的5个特征);2、使用Sklearn的决策树回归工具进行建模,分别对降维(5个特征)及全部特征进行建模,其中决策树的深度在(1,30);3、输出决策树的分裂结果并进行可视化,以及分析第2步降维前后及不同深度的模型性能;4、建立决策树回归二维图可视化;5、建立决策树深度为3时的模型,输出训练集准确率和测试集的准确率,并进行模型性能分析。

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第6题

在构建线性回归模型的特定数据集,则观察到在其中具有相对高的负值的特征之一的系数。这表明()

A.此功能对模型有很大影响(应保留)

B.此功能对模型影响不大(应忽略)

C.在没有更多信息辅助情况系,就无法评论此功能的重要性

D.无法确定

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第7题

1、深度学习是机器学习的一个子问题,其主要目的是从数据中自动学习有效的特征表示。更准确地说,在实际过程中为了学习一个好的表示,需要构建具有一定“深度”的模型,并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示,从而最终提升预测模型的准确率。
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第8题

SparkSession在Spark中有什么用()

A.可以做特征变换和机器学习模型的抽象

B.统一封装了SparkConf、SparkContext、SQLContext,是Spark的唯一入口

C.构建机器学习工作流的容器

D.可以用来拟合和训练数据的机器学习算法的抽象

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第9题

基于BIM的管理模式具有以下哪些优势()。

A.建立BIM模型,能够在设计中最大限度地满足业主对设计成果的细节要求

B.工程基础数据可以实现准确、透明及共享

C.能够在短时间内优化进度计划和施工方案

D.能够使标准操作流程可视化、随时查询物料及产品质量等信息

E.在完成基础设计之后通过一定的合同策略,选用合适的合同方式进行招标

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