此页面由 Cloud Translation API 翻译。 使用数值数据:测试您的知识 返回到课程 以下哪种方法不是一种特征工程? 分箱 超参数调节 分桶 标准化 您正在使用婴儿健康数据训练模型。您的其中一项功能是“birth_weight”。您想对这些 birth_weight 值进行归一化处理,以便更高效地训练模型。以下哪种标准化方法可能是最佳选择? 裁剪 线性缩放 日志扩缩 Z-score 缩放 判断正误:分箱是一种将分类数据转换为数值数据的技术。 True False 鞋子推荐模型的训练数据包含 shoe_size 特征,该特征应包含介于 6 到 16 之间的值。下表显示了数据集中六个示例的 shoe_size 值: 示例 shoe_size 1 8.5 2 9 3 不适用 4 105 5 11 6 9 在训练之前,您应该考虑从数据集中清理哪些样本? (请选择所有适用的选项。) 选择合适的多项回答。 示例 1 示例 2 或示例 6 示例 3 示例 4 示例 5 请在下面的空白处填入适当的内容:在特征工程过程中,可以创建合成特征以 ___。 替换缺失的特征值 用机器标记的数据补充人工标记的数据 对两个特征之间的非线性关系建模 预训练模型 提交回答 error_outline 系统对测验进行评分时出现错误。请重试。