国家开放大学《电子商务数据分析与应用》形考任务6（2022-2023春季）

题目类型：
单选题
题目：
一、单选题1、关于series结构,下列描述正确的是().
选项：
series是一个类似于二维数组的对象
series由一组数据和与之相关的索引两部分构成
series只能保存整数和字符串类型的数据
series的索引默认是从1开始


题目类型：
单选题
题目：
pandas在执行算术运算时,没有对齐的位置会使用()进行补齐.
选项：
null
0
nan
null_values


题目类型：
单选题
题目：
下列关于pandas库的说法中正确的是().
选项：
pandas中只有两种数据结构
pandas不支持读取文本数据
pandas是在numpy基础上建立的新程序库
pandas中series和dataframe可以解决数据分析中一切的问题


题目类型：
单选题
题目：
在进行算术运算时,如果希望一次性输出多个统计指标可以使用()方法.
选项：
statistics()
describe()
all()
results()


题目类型：
单选题
题目：
关于pandas中数据排序,下列说法正确的是().
选项：
即可以按照行索引排序,也可以按照列索引排序
.sort_index()方法表示按照值进行排序
.sort_values()方法表示按照索引进行排序
默认情况下,sort_index()方法按照降序排列


题目类型：
单选题
题目：
下列关于dataframe说法正确的是
选项：
dataframe结构是由索引和数据组成
dataframe的行索引位于最右侧
创建一个dataframe对象时需要指定索引
dataframe每列的数据类型必须是相同的


题目类型：
单选题
题目：
下面哪种算法防过拟合的能力相对较好()
选项：
逻辑回归
决策树
神经网络
支持向量机


题目类型：
单选题
题目：
逻辑回归与多元回归分析有哪些不同?()
选项：
逻辑回归预测某事件发生的概率
逻辑回归有较高的拟合效果
逻辑回归回归系数的评估
以上全选


题目类型：
单选题
题目：
下面哪个超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合?()
选项：
a .树的数量
树的深度
学习速率
样本数量


题目类型：
单选题
题目：
下列属于无监督学习的是()
选项：
k-means
svm
逻辑回归
神经网络


题目类型：
单选题
题目：
下列哪些情况有可能造成过拟合()
选项：
特征过多
样本过多
参数过多
都不是


题目类型：
单选题
题目：
下列哪个算法是bagging的集成学习算法()
选项：
gbdt
random forest
xgboost
都不是


题目类型：
单选题
题目：
对k-means聚类算法解释正确的是()
选项：
能自动识别类的个数,随机挑选初始点为中心点计算
能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算
不能自动识别类的个数,随机挑选初始点为中心点计算
不能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算


题目类型：
单选题
题目：
在以下不同的场景中,使用的分析方法不正确的有()
选项：
根据商家最近一年的经营及服务数据,用聚类算法判断出天猫商家在各自主营类目下所属的商家层级
根据商家近几年的成交数据,用聚类算法拟合出用户未来一个月可能的消费金额公式
用关联规则算法分析出购买了汽车坐垫的买家,是否适合推荐汽车脚垫
根据用户最近购买的商品信息,用决策树算法识别出淘宝买家可能是男还是女


题目类型：
单选题
题目：
在以下不同的场景中,使用的分析方法不正确的有()
选项：
根据商家最近一年的经营及服务数据,用聚类算法判断出天猫商家在各自主营类目下所属的商家层级
根据商家近几年的成交数据,用聚类算法拟合出用户未来一个月可能的消费金额公式
用关联规则算法分析出购买了汽车坐垫的买家,是否适合推荐汽车脚垫
根据用户最近购买的商品信息,用决策树算法识别出淘宝买家可能是男还是女


题目类型：
单选题
题目：
关联规则算法有
选项：
决策树、对数回归、关联模式
k均值法、som 神经网络
apriori算法、fp-tree 算法
rbf神经网络、k 均值法、决策树


题目类型：
单选题
题目：
逻辑回归算法适用于以下哪些分析场景
选项：
文本识别
客户流失预测
客户分层
财务收入预测


题目类型：
单选题
题目：
以下哪些方法不可以直接来对文本分类?
选项：
kmeans
决策树
支持向量机
knn


题目类型：
单选题
题目：
以下哪个算法,既可实现连续值得目标,也可实现分类目标的预测()
选项：
c4.5
线性回归
聚类分析
c&rt


题目类型：
单选题
题目：
某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?()
选项：
关联规则发现
聚类
分类
自然语言处理


题目类型：
单选题
题目：
下面属于用来降维的一种方法的是:
选项：
主成分分析
特征提取
特征加权
离散化


题目类型：
单选题
题目：
以下哪些算法是分类算法,()
选项：
dbscan
c4.5
k-mean
em


题目类型：
单选题
题目：
以下有关随机森林算法的说法错误的是()
选项：
随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高
随机森林算法对异常值和缺失值不敏感
随机森林算法不需要考虑过拟合问题
对于不平衡的分类样本集来说,随机森林可以平衡误差


题目类型：
单选题
题目：
下面哪一项用决策树法训练大量数据集最节约时间?()1. 增加树的深度2. 增加学习率3. 减少数的深度4..减少树的个数
选项：
2
1 and 2
3
3 and 4


题目类型：
单选题
题目：
以下哪种业务问题可以用聚类算法?()
选项：
客户流失
交叉销售
客户细分
倾向性分析


题目类型：
判断题
题目：
二、判断题1、使用pip命令也可以查看anconda安装的包.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
pandas是一个基于numpy的数据分析包,它是为了解决数据分析任务而创建的.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
pandas既可以按照索引排序也可以按照数据排序.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
series和dataframe都支持切片操作.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
在操作dataframe对象时,可以通过指定索引名的方式获取数据.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
pandas只有series和dataframe两种数据结构.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
dataframe的结构是由索引和数据组成的.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
过拟合是有监督学习的挑战,而不是无监督学习.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
如果一个训练模型在测试集上精度达到100%,那么在另一个测试集上精度也能达到100%.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
如果一个训练模型在测试集上精度达到100%,那么在另一个测试集上精度也能达到100%()
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
k-means算法中聚类的个数k是由用户自定义的()
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
集成学习的效果一定把单个分类器的效果更好 ()
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
对于pandas索引操作,索引对象是可修改的.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
下列pandas方法中,用于求最大值和最小值的是max和min.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
关于读写excel文件,.to_excel()方法表示将结构化数据读取到dataframe中.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
从训练样本中是否含有标注好的目标变量,可以将机器学习分为:
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
xgboost不属于集成学习算法.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
决策树属于机器学习的无监督算法.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
线性回归是使用历史数据进行预测.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
下列图形是在相同的训练数据上具有相同回归的三个不同的模型,图3的回归模型拟合得最好,因为它的训练错误最小.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
在一个包含5000个特征及超过一百万个观测值的数据集上建立一个机器学习的模型,从数据集中随机抽取样本来建立模型、使用在线学习算法、使用主成分分析法(pca)对数据降维都能更高效地训练模型.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
一个回归模型存在多重共线问题.在不损失过多信息的情况下,我们可以计算方差膨胀因子(variance inflation factor)来检查存在的多重共线性并采取相应的措施.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
聚类算法属于机器学习的无监督算法.
选项：
是
否


题目类型：
判断题
题目：
dbscan属于聚类算法.
选项：
是
否





国家开放大学《电子商务数据分析与应用》形考任务6（2022-2023春季）相关练习题：
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