predict()方法用来对未知数据进行预测或分类
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统计学最早的作用是对各种资源的数量进行统计,并在此基础上做简单的分类的记录。进入20世纪以后,在概率论的基础上,统计学获得了飞速发展。形成了新的统计学分支,通过所搜集到的现有状况的数据对未来进行预测。使统计学具有了方法论的意义,这个新的统计学分支是数理统计学。
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年最大负荷利用小时数是编制电网和电源发展规划时进行电力预测不可缺少的重要数据,常用来预测年()。
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矩阵数据分析法把矩阵图中各因素之间的关系用一定量来表达,即在其交点上可以标出数值资料,把多种质量因素或多个变量之间的对应关系,定量地加以表达,从而对大量数据进行预测,计算整理分析的方法()
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鉴别方法可以用来证实储藏在有标签容器中的药物是否为其所标示的药物,也能对未知物进行分析。()
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定性预测方法是在数据资料不足,或事物发展变化过程难以定量描述时,利用直观材料,依靠个人经验和主观判断,对未来状况给出估计的方法,主要包括:()、()、()等。
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风功率预测系统一般包括数据(),可实现对单个或多个风电场未来一段时间内的输出功率进行预测并进行展示、统计、分析的系统。
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下列哪个数据挖掘方法可以“预测用户的下一个访问请求,因而对用户进行有针对性的广告服务”.()
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下列用来对资料进行整理、分类的方法中,最不合理的是()。
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预测是对未来进行的估计,但这种估计不是凭空的臆测,而是根据事物的()推测它的未来,由已知预计未知。
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()最显著的特点是预测性,它在对各类事实或数据、理论分别介绍描述后,进行论证、预测的推演,最后提出对今后发展目标和方向的预测及规划。
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某种使用加权平均方法对下期数据进行预测,这种预测的依据是使实际数据和预测数据之间的误差最小。这种预测方法称为:()
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在不考虑已知分类的情况下对数据类或概念进行区分。它可以在未知分类的前提下,将数据分成不同的群组,使群与群之间差别最大化,同时使同一个群之间的数据相似性最大化。该种数据挖掘技术属于( )。
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开展税收收入预测,在明确了基础数据的特点后,下一步工作环节就是选择预测方法。按预测技术的差异性分类.税收预测可有多种分类,其中包括()
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聚类(clustering)是这样的过程:它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数),以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。
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是把预测物资的一组实际销售量统计数据按时间顺序排列,通过统计分析或建立数字模型进行外推的定量预测方法。
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()能对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测。
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在不考虑已知分类的情况下对数据类或概念进行区分。它可以在未知分类的前提下,将数据分成不同的群组,使群与群之间差别最大化,同时使同一个群之间的数据相似性最大化。该种数据挖掘技术属于()。
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定性预测方法主要用于对预测对象的未来性质、发展趋势和发展转折点进行预测,适合缺乏充分数据的预测场合。
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回归分析就是用试验或调查得到的样本数据,建立回归方程并对其进行测验显著,应用该方程对相应参数进行估计,从而达到预测(报)目的一种统计分析方法。
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在分类函数中predict()是用来预测()集的类别列表。
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目前可以用来对金融风险进行预测的常用方法有( )。
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本讲提到,机器学习是一类从数据中自动分析获得规律,并且利用规律对未知数据进行预测的()
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基于财务报告目的对成本进行分类,最终形成现代管理中各种成本预测和控制方法()
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将不同时间的数据按照对预测值的影响程度赋予权重,然后通过移动平均法进行预测。这是哪种需求预测方法()
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