MLDM2019-test3: деревья и контроль качества

JavaScript isn't enabled in your browser, so this file can't be opened. Enable and reload.

тест курса Александра Дьяконова https://github.com/Dyakonov/MLDM/

Ваши ФИО (ТАК КАК ПИСАЛИ ПРИ РЕГИСТРАЦИИ!!!) *

Что особенного в деревьях решений вида «oblique decision trees»? *

1 point

ограничение на глубину

использование предварительной обрезки (pre-pruning)

специальный предикат ветвления

возможность распараллеливания при построении

Почему при построении дерева используют рекурсивную жадную стратегию? *

1 point

алгоритма оптимизации не существует

задача построения оптимального дерева очень сложна (в одном частном случае это NP-полная проблема)

это, как правило, быстрее градиентного спуска

Рассмотрим 10 объектов, если их упорядочить по первому признаку, то их метки будут чередоваться следующим образом: [0,0,1,0,1,0,1,1,1,0]. Найдите максимальное значение критерия расщепления Missclassification criteria. *

1 point

В предыдущей задаче найдите максимальное значение критерия расщепления Gini (основанного на мере неоднородности Gini): *

1 point

В предыдущей задаче найдите максимальное значение энтропийного критерия расщепления. Ответ округлите до первой цифры после запятой (например, 0.1). *

1 point

Отметьте верные утверждения *

1 point

Обрезку (post-pruning) используют крайне редко

Деревья особенно эффективны в ансамбле

Деревья – нестабильный (неустойчивый) алгоритм

Деревья часто используют для экстраполяции

Required

Пусть есть категориальный признак со значениями [A, A, B, B, C, C, D, D], с целевыми значениями [2, 0, 2, 8, 3, 5, 0, 4]. Какое будет расщепление со стандартным критерием, использующим дисперсию? *

1 point

A, B | C, D

A, C | B, D

A, D | B,C

A | C, B, D

A, B, C | D

Что из перечисленного можно использовать для выбора модели (Model Selection)? *

1 point

бутстреп

регуляризацию

разбиение на фолды

Required

В какой из перечисленных функций библиотеки scikit-learn схема контроля гарантирует определённую пропорцию объектов разных классов? *

1 point

ShuffleSplit

GroupShuffleSplit

StratifiedShuffleSplit

KFold

GroupKFold

StratifiedKFold

PredefinedSplit

Required

Пусть по транзакциям пользователя мы предсказываем его покупательскую активность в следующем методе. Какие способы контроля следует выбрать (в данных – статистика по всем клиентам банка)? *

1 point

LOOCV

out of time

out of sample

Required

Кривые обучения (Learning Curves) могут *

1 point

оценить достаточность объёма выборки

оценить, не слишком ли простая модель использована

подобрать оптимальные значения всех параметров

оценить переобучение алгоритма

Required

Пусть дана выборка целевых значений: 1, 3, 2, 1 (упорядочено по времени получения меток). Используется модель константных алгоритмов (ответ равен среднему по всем меткам обучения). Функция ошибки – MAE (средний модуль отклонения). Чему равна средняя ошибка при контроле по времени (Out-of-time)? *

1 point

В предыдущей задаче – чему будет равна ошибка LOOCV (контроля по одному)? *

1 point

Что такое C5.0? *

1 point

алгоритм построения деревьев решений

специальный критерий расщепления

запатентованный способ обрезки деревьев

метод регуляризации при построении деревьев

Submit

Clear form

Never submit passwords through Google Forms.

This content is neither created nor endorsed by Google. - Terms of Service - Privacy Policy

Does this form look suspicious? Report

Forms