數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)什么標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類（）

KDD和數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用在很多領(lǐng)域中，它們具有如下一些公共特征：（）。

隨機(jī)森林利用隨機(jī)的方式將許多決策樹(shù)組合成一個(gè)森林，每個(gè)決策樹(shù)在分類的時(shí)候決定測(cè)試樣本的最終類別。它的優(yōu)點(diǎn)是（）

分類分析的兩個(gè)階段分別為（）。

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的主要開(kāi)源生態(tài)體系包括（）

最優(yōu)影響力模型選擇標(biāo)準(zhǔn)是（）

Tableau是廣義數(shù)據(jù)挖掘中的哪一類工具（）

當(dāng)目標(biāo)是連續(xù)變量時(shí)，該決策樹(shù)是（）

樸素貝葉斯分類器對(duì)（）數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。

基于數(shù)據(jù)挖掘分析，開(kāi)展業(yè)務(wù)質(zhì)量分析的分析與預(yù)判時(shí)，下列哪項(xiàng)說(shuō)法是錯(cuò)誤的（）