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【多选题】
朴素贝叶斯分类器的基本算法步骤包括
A.
定问题：确定为分类（类标签已知）问题
B.
算概率：计算所有朴素贝叶斯公式中的“零部件”概率
C.
比大小：计算后验概率，归入最大后验概率类
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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）
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可以生产任意形状的决策边界
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规则集的表达能力远不如决策树好
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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
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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）
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