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数据分类的基本思想就是构造一个模型或分类器来预测研究对象的分类属性,这个分类属性通常为类别型变量()
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数据分类的基本思想就是构造一个模型或分类器来预测研究对象的分类属性,这个分类属性通常为类别型变量()
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分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数,以将数据库中的数据映射到给定类别,从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤:①在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型。 ②在测试样本上执行分类模型,生成预测结果。 ③选定样本(包含正样本和负样本),将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果,计算必要的评估指标,评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为(): ①②③④ ②③①④ ③①②④ ④
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分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数,以将数据库中的数据映射到给定类别,从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤:①在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型。 ②在测试样本上执行分类模型,生成预测结果。 ③选定样本(包含正样本和负样本),将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果,计算必要的评估指标,评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为()
A.①②③④ B.③①②④ C.④①②③ D.②③①④
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