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低频分类数据的形成都是由于真实的分类结果确实存在低频类别。
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低频分类数据的形成都是由于真实的分类结果确实存在低频类别。
A、正确
B、错误
正确答案：B
Tag：
低频
类别
数据
时间：2024-03-21 12:26:22
上一篇：
所有的数据错误都可以被发现并纠正。
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确定异常值时，是比较与（）的距离
相关答案
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所有的异常值都必须删除。
2.
在数据存储过程中，由于设备故障造成存储失败而导致的数据缺失，属于客观条件原因。
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模型预测准确度总是随着样本数量的增加而同步增加。
4.
若数据集中某样本包含缺失值，则该样本需要被删除。
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变量选择的目的是删除数据集的行，样本归约的目的是删除数据集的列。
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数据离散化是指将定性变量转换为连续性变量。
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日期时间型数据不能进行任何计算
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一旦发现异常值，就应当将其删除
9.
出现在训练集中的异常值，会干扰模型的训练
10.
低频分类数据都是由于数据采集是的错误导致的
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简述数据离散化的操作含义。
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数量归约是指从所有样本中选择一个有代表性的子集，因此也称为样本归约。
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具有不同的数据特征的变量可以直接纳入到同一个分析体系中。
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过多的低频类别会严重影响建模的效率。
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Min（）Max缩放可以将数据缩放至任意给定的范围内。
6.
数据缺失使得数据集信息含量降低，还会使一些模型无法应用。
7.
使用客观法得到的是分类形式或顺序形式定性变量，依据的是研究者基于研究目的所确定的类别。
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Spearman相关系数为（）1时，两个变量不相关。
9.
如果输入数据是连续型数据，使用决策树模型时，就必须将连续型变量离散化为定性变量使用。
10.
完全随机缺失类型是指数据的缺失不受任何内部和外部因素的影响。