Для студентов ИДДО НИУ «МЭИ» по предмету Анализ данныхКМ-2. Data MiningКМ-2. Data Mining
2023-04-222023-04-22СтудИзба
Ответы к экзамену: КМ-2. Data Mining
Описание
1 Алгоритмами, реализующими деревья решений, являются:
2 Метод деревьев решений работает:
3 Этап очистки данных процесса Data Mining включает:
4 Этап подготовки данных процесса Data Mining включает:
5 Метод деревьев решений является методом решения:
6 Основными этапами процесса Data Mining являются:
7 Основными этапами процесса классификации являются:
8 Точность моделей, созданных при помощи деревьев решений, сопоставима с:
9 Задача классификации решается с помощью следующих методов:
10 Различие задач классификации и кластеризации состоит:
11 Основными этапами процесса классификации являются:
12 Качество данных является критерием, который определяет:
13 Алгоритм, который строит отдельные ветви дерева решений для каждого класса, это:
14 Классификация, которая производится по существенным признакам, характеризующим внутреннюю общность предметов и явлений, называется:
15 Методами решения проблемы остановки разбиения дерева решений являются:
16 «Грязными» данными являются:
17 Признаками, характеризующими качество классификационной модели, построенной при помощи дерева решений, являются:
18 Классификация, которая производится по внешнему признаку и служит для придания множеству предметов нужного порядка, является:
19 При решении задачи классификации применяются методы:
20 При использовании деревьев решений конструкция вида «если : то : » называется:
21 Характеристиками кластера являются:
22 Основным отличием задачи кластеризации от задачи классификация является:
23 Основными этапами алгоритма конструирования деревьев решений являются:
24 Характеристиками оценивания метода классификации являются:
2 Метод деревьев решений работает:
3 Этап очистки данных процесса Data Mining включает:
4 Этап подготовки данных процесса Data Mining включает:
5 Метод деревьев решений является методом решения:
6 Основными этапами процесса Data Mining являются:
7 Основными этапами процесса классификации являются:
8 Точность моделей, созданных при помощи деревьев решений, сопоставима с:
9 Задача классификации решается с помощью следующих методов:
10 Различие задач классификации и кластеризации состоит:
11 Основными этапами процесса классификации являются:
12 Качество данных является критерием, который определяет:
13 Алгоритм, который строит отдельные ветви дерева решений для каждого класса, это:
14 Классификация, которая производится по существенным признакам, характеризующим внутреннюю общность предметов и явлений, называется:
15 Методами решения проблемы остановки разбиения дерева решений являются:
16 «Грязными» данными являются:
17 Признаками, характеризующими качество классификационной модели, построенной при помощи дерева решений, являются:
18 Классификация, которая производится по внешнему признаку и служит для придания множеству предметов нужного порядка, является:
19 При решении задачи классификации применяются методы:
20 При использовании деревьев решений конструкция вида «если : то : » называется:
21 Характеристиками кластера являются:
22 Основным отличием задачи кластеризации от задачи классификация является:
23 Основными этапами алгоритма конструирования деревьев решений являются:
24 Характеристиками оценивания метода классификации являются:
Файлы условия, демо
Характеристики ответов (шпаргалок) к экзамену
Предмет
Учебное заведение
Теги
Просмотров
24
Размер
478,28 Kb
Список файлов
1.png
2.png
3.png
4.png
5.png
6.png
7.png
8.png
9.png
10.png
11.png
12.png
13.png
14.png
15.png
16.png
17.png
18.png
19.png
20.png
21.png
22.png
23.png
24.png
Вопросы.png
Итог.png