1、葡萄酒数据集(wine.data)搜集了法国不同产区葡萄酒的化学指标。试建立决策树、SVM和神经网络3种分类器模型,比较各种分类器在此数据集上的效果。
第1题:
A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率
B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率
C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率
第2题:
分类器设计阶段包含三个过程:划分数据集、分类器构造和()
第3题:
如下哪些不是基于规则的分类器的特点()
第4题:
数据所有者的职责()。
第5题:
按葡萄酒的颜色分类,哪项不属于这个分类的品种?()
第6题:
Oracle产生汉字显示异常的原因没有可能的是()。
第7题:
最出名的法国葡萄酒产区是?
第8题:
法国波尔多的()是世界上最著名的贵腐葡萄酒产区。另外,()、()也有出产贵腐葡萄酒。
第9题:
法国葡萄酒分为()等四类。
第10题:
第11题:
对
错
第12题:
法定产区葡萄酒
优良地区葡萄
当地产葡萄酒
佐餐葡萄酒
第13题:
按照法国法律对葡萄酒的等级分类,最高等级的葡萄酒应标示为:()
第14题:
如下哪些不是基于规则分类器的特点,()。
第15题:
简述法国葡萄酒分类。
第16题:
以下哪个选项关于法国的葡萄酒分级不正确的是()
第17题:
Vins de Table等级的葡萄酒对葡萄酒调配的规定是允许由法国不同产区的葡萄酒调配而成。
第18题:
()是研究已分类资料的特征,分析对象属性,据此建立一个分类函数或分类模型,然后运用该模型将其他未经分类或新的数据分派到不同的组中。
第19题:
预测分析将原始数据分为训练数据集和测试数据集其中训练数据集的作用在于()
第20题:
法国波尔多产区以()的酿制生产为主。
第21题:
根据葡萄酒的分类及感官要求,可分为:()、根据原料及酿酒的特种工艺分类、()、葡萄酒的感官要求。
第22题:
红葡萄酒
白葡萄酒
玫瑰葡萄酒
香槟
第23题:
规则集的表达能力远不如决策树好
基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分,并将类指派到每个划分
无法被用来产生更易于解释的描述性模型
非常适合处理类分布不平衡的数据集
第24题:
用于对模型的效果进行无偏的评估
用于比较不同模型的预测准确度
用于构造预测模型
用于选择模型