A.ROC統(tǒng)計(jì)量是ROC曲線下面的面積
B.ROC曲線是利用靈敏度和指定度畫出來的
C.ROC曲線越飽滿，模型的預(yù)測(cè)能力越好
D.ROC值越小，模型的預(yù)測(cè)能力越好
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A.干擾樣本清理算法
B.異常樣本識(shí)別算法
C.異常樣本聚類算法
D.決策樹算法
A.能夠處理高緯度的數(shù)據(jù)，并且不做特征選擇
B.每次學(xué)習(xí)使用不同訓(xùn)練集，一定程度避免過擬合
C.在某些噪音較大的分類或回歸問題上不會(huì)過擬合
D.級(jí)別劃分較多的屬性不會(huì)影響模型效果
A.決策樹算法
B.回歸算法
C.聚類分析
D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
A.信令CDR數(shù)據(jù)
B.話務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
C.綜合資源數(shù)據(jù)
D.業(yè)務(wù)營(yíng)銷數(shù)據(jù)
A.分類樹
B.回歸數(shù)
C.二分?jǐn)?shù)
D.多分樹
最新試題
Tableau是廣義數(shù)據(jù)挖掘中的哪一類工具（）
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的（）及其改進(jìn)算法。
在Hadoop集群中，一個(gè)MapReduce作業(yè)的執(zhí)行流程包括以下哪些（）
在自然演化體系結(jié)構(gòu)中，關(guān)于導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺乏可信性的原因的說法哪個(gè)不正確（）
基于數(shù)據(jù)挖掘分析，開展業(yè)務(wù)質(zhì)量分析的分析與預(yù)判時(shí)，下列哪項(xiàng)說法是錯(cuò)誤的（）
客戶感知溯源分析結(jié)合網(wǎng)管、經(jīng)分?jǐn)?shù)據(jù)等，建立貼近客戶使用體驗(yàn)的感知評(píng)價(jià)。通過（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識(shí)別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個(gè)別現(xiàn)象。
關(guān)于ROC曲線和ROC統(tǒng)計(jì)量，正確的說法有（）
關(guān)于SOM聚類算法描述正確的是（）
下列屬于數(shù)據(jù)歸納方法的是（）
TOP終端分析的準(zhǔn)確性在于（）