A.业务理解
B.建模预测
C.数据清洗
D.模型修正

A.所有的有监督学习模型都不支持有缺失值的情况
B.遇到有缺失值的情况，优先考虑删除变量
C.对于分类数据，考虑使用均值填充
D.对于连续型数据，考虑使用均值填充

A.①②③
B.①②
C.②③
D.①③

A.均值填充
B.盖帽法填充
C.众数填充
D.中位数填充

A.方差膨胀因子（VIF）
B.DW检验
C.观察残差自相关图
D.观察R²的大小

A.计算模型中的参数
B.预测未知数据
C.比较不同模型的预测准确度，以便选择模型
D.构建模型

A.有放回抽样
B.无放回抽样
C.取数据的前60%部分
D.取数据的后60%部分

A.箱形图
B.甘特图
C.雷达图
D.K线图

A.经过Z-Score Normalization处理后的数据，不可能再有小于0的值
B.经过Z-Score Normalization处理后的数据，不可能再有大于1的值
C.经过Min-Max Normalization处理后的数据，不可能再有小于0的值
D.经过Min-Max Normalization处理后的数据，可能还有大于1的值

A.①②③
B.②③
C.①③
D.①②

A.训练（Train）集
B.验证（Validation）集
C.检验（Test）集
D.以上都不用