Для студентов НИУ «МЭИ» по предмету Анализ данныхКМ-2. Data Mining. Тестирование - 91%КМ-2. Data Mining. Тестирование - 91%
2024-02-132024-02-13СтудИзба
Ответы КМ-2: КМ-2. Data Mining. Тестирование - 91%
-6%
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
Этап подготовки данных процесса Data Mining включает:
Основными этапами процесса Data Mining являются:
При решении задачи классификации применяются методы:
Задача классификации решается с помощью следующих методов:
Алгоритм, который строит отдельные ветви дерева решений для каждого класса, это:
Основным отличием задачи кластеризации от задачи классификация является:
Основными этапами процесса классификации являются:
Основными этапами алгоритма конструирования деревьев решений являются:
«Грязными» данными являются:
Признаками, характеризующими качество классификационной модели, построенной при помощи дерева решений, являются:
Качество данных является критерием, который определяет:
Методами решения проблемы остановки разбиения дерева решений являются:
Укажите все правильные ответы.
На получение описательных результатов направлены методы:
На получение описательных результатов направлены методы:
Укажите все правильные ответы.
К стадиям Data Mining относят:
К стадиям Data Mining относят:
Точность моделей, созданных при помощи деревьев решений, сопоставима с:
Метод деревьев решений работает:
Различие задач классификации и кластеризации состоит:
Этап очистки данных процесса Data Mining включает:
Характеристиками оценивания метода классификации являются:
Характеристиками кластера являются:
Классификация, которая производится по внешнему признаку и служит для придания множеству предметов нужного порядка является:
Алгоритмами, реализующими деревья решений, являются:
Классификация, которая производится по существенным признакам, характеризующим внутреннюю об
называется:
называется:
Основными этапами процесса классификации являются:
При использовании деревьев решений конструкция вида «если : то:» называется:
Метод деревьев решений является методом решения:
Укажите правильный ответ.
Какая из перечисленных ниже групп методов достаточно часто использует для выявления взаимосвязей в данных концепцию
усреднения по выборке?
Какая из перечисленных ниже групп методов достаточно часто использует для выявления взаимосвязей в данных концепцию
усреднения по выборке?
Укажите все правильные ответы.
Назовите факторы, обусловившие возникновение и развитие Data Mining:
Назовите факторы, обусловившие возникновение и развитие Data Mining:
Укажите правильный ответ.
Пример: «пол (мужской и женский)» является:
Пример: «пол (мужской и женский)» является:
Укажите правильный ответ.
Данные представляют собой:
Данные представляют собой:
Характеристики ответов (шпаргалок)
Тип
Коллекция: Ответы (шпаргалки)
Предмет
Учебное заведение
Номер задания
Программы
Просмотров
14
Покупок
0
Качество
Идеальное компьютерное
Количество вопросов
Преподаватели
Ответы на тесты по всем предметам ИДДО, отдельные вопросы, письменные работы и услуги по их выполнению - у меня в профиле :)