K近邻算法(KNN)不仅可以用来执行机器学习分类任务,也可以用于缺失值填补?
举一反三
- KNN算法也就是K近邻算法,可以用于分类和回归。(<br/>)
- KNN算法是k-Nearest Neighbor的简称,叫作k近邻算法,属于有监督学习算法,既可以用于分类,也可以用于回归。
- k近邻法(k-Nearest Neighbor,kNN)是一种比较成熟也是最简单的机器学习算法,可以用于分类,但不能用于回归方法。
- 关于K近邻说法正确的是: A: K近邻算法是机器学习 B: K近邻是无监督学习 C: K代表要分类的个数 D: K值的选择,对分类结果没有影响
- 下列关于缺失值的说法错误的是( )。 A: 可以利用统计量对缺失值进行填补 B: 可以利用 K 近邻值对缺失值进行填补 C: 只要有缺失值就必须把对应记录删除 D: 对于缺失值较多的属性可以考虑删除