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【多选题】
如下哪些是最近邻分类器的特点 ( )
A.
它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型
B.
分类一个测试样例开销很大
C.
最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.
可以生产任意形状的决策边界
参考答案：
参考解析：
刷刷题刷刷变学霸
举一反三
【单选题】如下哪些不是最近邻分类器的特点。 ( )
A.
它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型
B.
分类一个测试样例开销很大
C.
最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.
可以生产任意形状的决策边界
【多选题】如下哪些是最近邻分类器的特点 ( )
A.
它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型
B.
分类一个测试样例开销很大
C.
最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.
可以生产任意形状的决策边界
【多选题】如下哪些不是基于规则分类器的特点，（）。
A.
规则集的表达能力远不如决策树好
B.
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
C.
无法被用来产生更易于解释的描述性模型
D.
非常适合处理类分布不平衡的数据集
【单选题】有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：()
A.
选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;
B.
在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型;
C.
在训练样本上执行分类模型，生成预测结果;
D.
根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。
【单选题】通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为（）。
A.
组合（ensemble）
B.
聚集（aggregate）
C.
合并（combination）
D.
投票（voting）
相关题目：
【单选题】分类器欠拟合时( )
A.
训练误差较大
B.
泛化误差较大
C.
训练误差大，但泛化误差较小
D.
训练误差小，但泛化误差很大
【单选题】如下哪些不是最近邻分类器的特点。 ( )
A.
它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型
B.
分类一个测试样例开销很大
C.
最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.
可以生产任意形状的决策边界
【判断题】朴素贝叶斯分类器对于小样本数据集效果不如决策树好。
A.
正确
B.
错误
【单选题】下面（）分类器速度快，适用于非常大的数据集合高维数据
A.
支持向量机
B.
线性回归
C.
贝叶斯
D.
决策树
【单选题】下列选项中，最常见的评价分类器好坏的指标是（）。
A.
准确率（auc）
B.
精确度（precision）
C.
召回率（recall）
D.
F值
【多选题】如下哪些是最近邻分类器的特点 ( )
A.
它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型
B.
分类一个测试样例开销很大
C.
最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.
可以生产任意形状的决策边界
【单选题】K-最近邻分类算法的缺点( )
A.
思想复杂
B.
实现难度大
C.
时间开销大
D.
需提前训练
【单选题】怎样理解非完美分类的超平面分类器？
A.
允许小部分训练观测被误分。
B.
允许大部分训练观测被误分。
C.
两种说法都对。
D.
两种说法都不对。
【多选题】如下哪些不是基于规则分类器的特点，（）。
A.
规则集的表达能力远不如决策树好
B.
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
C.
无法被用来产生更易于解释的描述性模型
D.
非常适合处理类分布不平衡的数据集
【单选题】有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：()
A.
选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;
B.
在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型;
C.
在训练样本上执行分类模型，生成预测结果;
D.
根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。
【判断题】Adaboost算法的核心思想是下一个分类器更关注上一轮分错的样本。
A.
正确
B.
错误
【单选题】通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为（）。
A.
组合（ensemble）
B.
聚集（aggregate）
C.
合并（combination）
D.
投票（voting）
【判断题】在光学字符识别中，使用分类器字符分类得到识别结果。
A.
正确
B.
错误