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[多选题]

如何进行数据清洗（)

A.删除离群点

B.填写缺失的值

C.平滑噪声数据

D.解决不一致性

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第1题

数据清洗主要是删除原始数据集中的（)。

A.平滑噪声数据

B.异常数据

C.重复数据

D.无关数据

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第2题

数据清洗的方法不包括()。
数据清洗的方法不包括（)。

A、缺失数据处理

B、噪声数据清除

C、数据的一致性检查

D、数据的可视化

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第3题

特征工程组件主要解决的问题是（)。

A.去噪声

B.数据标准化

C.降维

D.数据清洗

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第4题

处理缺失值的方法可分为（)。

A.不处理

B.添加数据

C.删除记录

D.数据插补

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第5题

在决策树创建时，由于数据中的噪声和离群点，许多分支反应的是训练数据中的异常。（)方法处理这种过分拟合数据问题。

A.小波

B.调和

C.剪枝

D.回归

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第6题

下列哪一个不是数据清洗的对象（)

A.方差值

B.重复值

C.异常值

D.缺失值

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第7题

在做数据分析中,如何处理异常或是缺失数据,以下描述正确的是（)。

A.不处理

B.删除元组

C.数据补齐

D.以上全对

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第8题

数据清洗主要目的是（)。

A.清除噪声数据

B.抽取数据

C.转换数据

D.集成数据

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第9题

在决策树创建时，由于数据中的噪声和离群点，许多分枝反映的是训练数据中的异常,（)方法处理这种过分拟合数据问题。

A.ID3使用的信息增益

B.C4.5使用的增益率

C.CART使用的基尼指数

D.NNM使用的梯度下降

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第10题

解决并发操作带来的数据不一致性总是普遍采用

A.封锁

B.恢复

C.存取控制

D.协商

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