如果某个特征（feature）有大量的异常值，那么可以采用以下哪些方法处理？（）
①盖帽法
②离散化
③转化为分类变量
A.①②③
B.①②
C.②③
D.①③
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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
数据清洗阶段，对于以下哪些处理方式可以用来处理缺失值？（）
①用均值填充
②转换为哑变量（0，1），代表数据是否缺失
③使用回归模型去预测缺失值
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
A.分类（Classification）
B.分群（Clustering）
C.关联（Association）
D.预测（Prediction）
A.电子商务网站向顾客推荐商品的广告
B.信用卡欺诈识别
C.电信用户离网预警
D.预测GDP与工业产值之间的关系
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