Для студентов ИДДО НИУ «МЭИ» по предмету Анализ данныхКМ-2. Data Mining. Тестирование - 91%КМ-2. Data Mining. Тестирование - 91%
5,0051
2024-02-132024-02-13СтудИзба
Ответы к заданиям КМ-2: КМ-2. Data Mining. Тестирование - 91%
Описание
| № | Вопрос | Пропущен |
| 1 | Этап подготовки данных процесса Data Mining включает: | |
| 2 | При решении задачи классификации применяются методы: | |
| 3 | Точность моделей, созданных при помощи деревьев решений, сопоставима с: | |
| 4 | Метод деревьев решений работает: | |
| 5 | Этап очистки данных процесса Data Mining включает: | |
| 6 | Задача классификации решается с помощью следующих методов: | |
| 7 | Алгоритм, который строит отдельные ветви дерева решений для каждого класса, это: | |
| 8 | Характеристиками оценивания метода классификации являются: | |
| 9 | Характеристиками кластера являются: | |
| 10 | Классификация, которая производится по внешнему признаку и служит для придания множеству предметов нужного порядка, является: | |
| 11 | Основным отличием задачи кластеризации от задачи классификация является: | |
| 12 | Основными этапами процесса классификации являются: | |
| 13 | Основными этапами процесса Data Mining являются: | |
| 14 | Алгоритмами, реализующими деревья решений, являются: | |
| 15 | Классификация, которая производится по существенным признакам, характеризующим внутреннюю общность предметов и явлений, называется: | |
| 16 | Различие задач классификации и кластеризации состоит: | |
| 17 | Основными этапами процесса классификации являются: | |
| 18 | Основными этапами алгоритма конструирования деревьев решений являются: | |
| 19 | При использовании деревьев решений конструкция вида «если : то : » называется: | |
| 20 | «Грязными» данными являются: | |
| 21 | Метод деревьев решений является методом решения: | |
| 22 | Признаками, характеризующими качество классификационной модели, построенной при помощи дерева решений, являются: | |
| 23 | Качество данных является критерием, который определяет: | |
| 24 | Методами решения проблемы остановки разбиения дерева решений являются: | |
Анализ данных (ИДДО АД-Б-3-1-ЗаО).
Файлы условия, демо
Список вопросов
При решении задачи классификации применяются методы:
Основными этапами визуального анализа данных являются:
Характеристиками оценивания метода классификации являются:
Ассоциативные правила подразделяются на следующие виды:
Различие задач классификации и кластеризации состоит:
При использовании деревьев решений конструкция вида «если : то:» называется:
Основными этапами процесса классификации являются:
Точность моделей, созданных при помощи деревьев решений, сопоставима с:
Характеристиками кластера являются:
Назовите факторы, обусловившие возникновение и развитие Data Mining:
Метод деревьев решений работает:
Основными этапами процесса классификации являются:
Прогноз может быть следующих видов:
На получение описательных результатов направлены методы:
Алгоритмами, реализующими деревья решений, являются:
Числовые данные могут быть:
Установите соответствие, каждому варианту из левого столбца соответствует только один вариант из правого столбца
На проверке гипотез более сосредотачивается направление
Признаками, характеризующими качество классификационной модели, построенной при помощи дерева решений, являются:
Вероятность того, что из наличия в транзакции набора Х следует наличие в ней набора Y показывает величина:
Пример: «пол (мужской и женский)» является:
Основными этапами алгоритма конструирования деревьев решений являются:
Задача классификации решается с помощью следующих методов:
Основным отличием задачи кластеризации от задачи классификация является:
Пример: «профессии, семейное положение» является:
Алгоритм, который строит отдельные ветви дерева решений для каждого класса, это:
Задача прогнозирования сходна с задачей:
При свободном поиске описанные действия выполняются при помощи:
К стадиям Data Mining относят:
Методами решения проблемы остановки разбиения дерева решений являются:
Метод деревьев решений является методом решения:
Полезнее ли правило случайного угадывания показывает величина:
К задачам Data Mining относят:
Какая из перечисленных ниже групп методов достаточно часто использует для выявления взаимосвязей в данных концепцию усреднения по выборке?
Валидация закономерностей осуществляется на стадии Data Mining:
Технология Call Mining объединяет в себе:
Классификация, которая производится по существенным признакам, характеризующим внутреннюю об
называется:
называется:
Классификация, которая производится по внешнему признаку и служит для придания множеству предметов нужного порядка является:
Полезность ассоциативных правил оценивается величинами:
Этап подготовки данных процесса Data Mining включает:
Математическими характеристиками кластера являются:
Основными этапами процесса Data Mining являются:
«Грязными» данными являются:
Этап очистки данных процесса Data Mining включает:
Качество данных является критерием, который определяет:
Методы кластеризации, в которых происходит последовательное объединение исходных элементов и уменьшение числа кластеров -
это
это
Укажите правильный ответ.
Данные представляют собой:
Данные представляют собой:
Характеристики ответов (шпаргалок) к заданиям
Тип
Коллекция: Ответы (шпаргалки) к заданиям
Предмет
Учебное заведение
ИДДО НИУ «МЭИ» Номер задания
Программы
Теги
Просмотров
20
Качество
Идеальное компьютерное
Количество вопросов
Преподаватели
![Картинка-подпись](https://s.studizba.com/z.php?f=/uploads/fotos/podpt_100332_74122.png&w=1632&h=400&t=1")
Гарантия сдачи без лишних хлопот! ✅🎓 Ответы на тесты по любым дисциплинам, базы вопросов, работы и услуги для Синергии, МЭИ и других вузов – всё уже готово! 🚀 🎯📚 Гарантия качества – или возврат денег! 💰✅
meimei1337
13 февраля 2024 в 13:04
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
