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:
Различие задач классификации и кластеризации состоит:
Характеристиками оценивания метода классификации являются:
Основными этапами процесса классификации являются:
Ассоциативные правила подразделяются на следующие виды:
При использовании деревьев решений конструкция вида «если : то:» называется:
Характеристиками кластера являются:
Точность моделей, созданных при помощи деревьев решений, сопоставима с:
Назовите факторы, обусловившие возникновение и развитие Data Mining:
Основными этапами процесса классификации являются:
На получение описательных результатов направлены методы:
Метод деревьев решений работает:
Прогноз может быть следующих видов:
Установите соответствие, каждому варианту из левого столбца соответствует только один вариант из правого столбца
Числовые данные могут быть:
На проверке гипотез более сосредотачивается направление
Алгоритмами, реализующими деревья решений, являются:
Задача классификации решается с помощью следующих методов:
Признаками, характеризующими качество классификационной модели, построенной при помощи дерева решений, являются:
Пример: «пол (мужской и женский)» является:
При свободном поиске описанные действия выполняются при помощи:
Основным отличием задачи кластеризации от задачи классификация является:
Пример: «профессии, семейное положение» является:
Вероятность того, что из наличия в транзакции набора Х следует наличие в ней набора Y показывает величина:
Основными этапами алгоритма конструирования деревьев решений являются:
К стадиям Data Mining относят:
Алгоритм, который строит отдельные ветви дерева решений для каждого класса, это:
Задача прогнозирования сходна с задачей:
К задачам Data Mining относят:
Методами решения проблемы остановки разбиения дерева решений являются:
Валидация закономерностей осуществляется на стадии Data Mining:
Какая из перечисленных ниже групп методов достаточно часто использует для выявления взаимосвязей в данных концепцию усреднения по выборке?
Полезнее ли правило случайного угадывания показывает величина:
Технология Call Mining объединяет в себе:
Метод деревьев решений является методом решения:
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:
Этап подготовки данных процесса Data Mining включает:
Полезность ассоциативных правил оценивается величинами:
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}
