用于分类的离散化方法之间的根本的区别在于是否使用类信息。

数据离散化是指为了数据分析的需要，将连续数据转换为离散型数据的过程。数据离散化的方法有（）

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分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。

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常见的用于预测 Y 为分类变量的回归方法有（）

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商业智能系统与一般交易系统之间在系统设计上的主要区别在于：后者把结构强加于商务之上，一旦系统设计完毕，其程序和规则不会轻易改变；而前者则是一个学习型系统，能自动适应商务不断变化的要求。

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Apriori算法可用于分类预算。

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对客户的生命周期进行分类主要使用以下哪个方法？（）

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在评价不平衡类问题分类的度量方法有如下几种（）

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以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题？（）

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如果自变量有连续型变量，则适用的分类预测方法有（）

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