题目内容

下列关于特征编码的叙述错误的是( )

A. One-Hot编码适用于离散特征的取值之间没有大小顺序的情况
B. 若离散特征的取值有大小顺序,那么就可以使用数值与特征的映射来对特征进行编码
C. One-Hot编码解决了分类器不好处理属性数据的问题,在一定程度上也起到了扩充特征的作用
D. One-Hot编码将有k个不同取值的特征转化为k-1个特征

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A. 箱外的两条线(胡须)分别延伸到最小和最大非异常点
B. 四分位距IQR = 1.5（Q3-Q1）,其中Q3为上四分位数, Q1为下四分位数
C. 箱中高于上边缘和低于下边缘的值为离群点
D. 箱线图中框的上边线表示上四分位数,框的下边线表示下四分位数

A. 数据经过Min-Max标准化后的取值范围为[0,1]
B. 数据经过Z-Score标准化后的取值范围为[0,1]
C. Z-Score标准化方法适用于特征的最大值或最小值未知,样本分布非常离散的情况
D. 标准化可以去除数据特征之间存在的量纲问题

A. 增强特征取值的可解释性
B. 增加模型的鲁棒性
C. 减少实际的运算量
D. 简化算法模型的复杂度

A. Pandas中的cut方法可以实现数据的等频离散化
B. 等距离散化对输入数据质量要求高,对异常值较为敏感
C. 等频离散化不要求区间段的宽度始终保持一致,而是尽量使得离散化后每一个区间内的样本量相近
D. 信息增益离散化和卡方离散化属于有监督离散化