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[判断题]

可以利用Python中的KNN算法进行数据缺失值的处理。（)

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发布时间：2022-05-14

更多“可以利用Python中的KNN算法进行数据缺失值的处理。（)”相关的问题

第1题

KNN算法中的K为：（)

A.数据点数

B.离群数

C.最近邻居的数量

D.特征中缺失值的数量

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第2题

验证过程中应重点关注数据中的缺失值、异常值和极端值及其处理方法。（)

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第3题

当缺失数据占全部数据很小比例时，可以采取直接删除的方法进行处理（）

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第4题

利用均值来填补缺失值也是一种合理的数据预处理方法。（)

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第5题

数据清洗包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值等。（)

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第6题

以下对于KNN算法的描述中正确的是（）

A.KNN算法是操作最为简单的分类算法

B.KNN算法的指导思想是“近朱者赤近墨者黑”

C.KNN算法的可解释性较差，无法给出科学的分类规则。

D.KNN算法的计算量与数据量有关。

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第7题

KNN算法的优点在于不需要指定K的个数。（)

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第8题

对于数据中存在的缺失值，可以进行（)处理。

A.删除变量或样本

B.数据插补

C.回访补充

D.跟踪调查补充

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第9题

数据清洗指发现并纠正数据文件中可识别的错误的多道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。（)

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第10题

数据中明显错误的数据可以看做缺失数据。（)

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第11题

KNN算法对样本不均衡的数据，判断不够合理，因此引入了加权的方法来改进算法，这使得模型的可解释性和可信度都大大提升（）

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