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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案:()。

A.使用前向特征选择方法

B.使用后向特征排除方法

C.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征

D.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征

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更多“我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案:(…”相关的问题
第1题
LDA(线性区别分析)与PCA(主成分分析)均是降维的方法,下面描述不正确的是()。

A.PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法

B.假设原始数据一共有K个类别,那么LDA所得数据的降维维度小于或等于K−1

C.LDA降维后所得到维度是与数据样本的类别个数K有关(与数据本身维度无关)

D.PCA对高维数据降维后的维数是与原始数据特征维度相关(与数据类别标签无关)

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第2题
特征选择的目的:()。

A.减少特征数量、降维

B.使模型泛化能力更强

C.增强模型拟合能力

D.减少过拟合。

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第3题
下列哪些适合用来对高维数据进行降维?()

A.LASSO

B.主成分分析法

C.特征选择

D.聚类分析

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第4题
下面对特征人脸算法描述不正确的是()。

A.特征人脸方法是一种应用主成分分析来实现人脸图像降维的方法

B.特征人脸之间的相关度要尽可能大

C.每一个特征人脸的维数与原始人脸图像的维数一样大

D.特征人脸方法是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像

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第5题
下列不属于特征降维的作用是()。

A.降低时间复杂度和空间复杂度

B.较简单的模型在小数据集上有更强的鲁棒性

C.提升模型效果

D.降低算法的计算开销

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第6题
数据约简主要有特征约简、样本约简、()和数值约简等。
数据约简主要有特征约简、样本约简、()和数值约简等。

A.维数约简

C.数据变换

D.一致性

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第7题
关于散点图与气泡图,以下说法正确的是()

A.散点图与气泡图适用于展示三维数据之间的关系

B.气泡图是一种变形的散点图

C.散点图与气泡图适用于三维数据集中只有两维数据需要展示和比较的场景

D.散点图将数据以点的形式展现

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第8题
特征提取和特征选择是对整个样本集进行特征降维的方法之一。()
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第9题
主成分分析法是对针对类别可分性,对已经有的特征进行特征降维的方法。()
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第10题
为一个n阶系统设计一个观测器,维数与受控系统维数相同的称为全维观测器.若系统有输出矩阵秩为m,那么()个状态分量可以用降维观测器进行重构。()

A.n

B.m

C.n-m

D.n=m+1

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第11题
根据电信客户的特征对客户进行打标分类主要用到什么算法?()

A.分类

B.聚类

C.降维

D.回归

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