ML Karma Test

Aşağıdaki komutların sıralaması nasıl olmalıdır?

SELECT, FROM , WHERE,GROUP BY, HAVING, ORDER BY

• 1. 1-SELECT

  2. 2-FROM

  3. 3-WHERE

  4. 4-GROUP BY

  5. 5-HAVING

  6. 6-ORDER BY

• 1. 1-SELECT

  2. 2-FROM

  3. 3-WHERE

  4. 4-HAVING

  5. 5-GROUP BY

  6. 6-ORDER BY

• 1-FROM

  2-WHERE

  3-GROUPBY

  4-HAVING

  5-SELECT

  6-ORDER BY

• 1-FROM

  2-SELECT

  3-WHERE

  4-GROUPBY

  5-HAVING

  6-ORDER BY

I. Lojistik Regresyon Dönüşüm Matrisi

II. Manuel eşik değer belirleme

III. Bağımlı değişkeni gruplamak

IV. Kategorik gruplandırma yapmak

Bir regresyon problemini sınıflandırma problemine çevirebilmek için hangi yöntemi ya da yöntemleri kullanabilirim?

• I, IV

• I,II ve III

• II,III ve IV

• I,II ve IV

Aşağıdakilerden hangisi karar ağacı yönteminin özelliklerinden biri değildir?

• Karar ağacı şemasında en tepede görünen değişken en önemli değişkendir.

• Heterojen veri setleri belirlenmiş bir hedef değişkene göre homojen alt gruplara ayrılır.

• Bağımsız değişkenleri bölen noktalara iç düğüm noktaları denir.

• Dallanmaları en yüksek noktadan belirlersek toplam hatamız minimum olur.

Çoklu doğrusal regresyon problemlerinde ağırlıkları hangi yöntemle tespit edebiliriz?

• LogLoss

• Hold-Out

• Gradient Descent

Sınıflandırma problemlerinde eşik değerleri değiştikçe başarı değerlendirme oranları değişmektedir. Bu problemi çözmek hangi yöntem kullanılabilir?

• ROC AUC

• F1 Score

• Accuracy

I. Modele yeni bağımsız değişkenler eklemek

II. İlave hiper-parametreler ekleyerek optimizasyon yapmak

III. Birbirleriyle korelasyonu yüksek olan bağımsız değişkenleri modelden çıkarmak

Aşırı öğrenmeye düştüğünüz bir modeli doğru bir modele çekebilmek için hangi yöntem ya da yöntemler uygulanabilir?

• Yalnız I

• I,II,III

• I ve III

• II ve III

Aşağıdakilerden hangisi sınıflandırma problemindeki model başarı değerlendirme metriklerinden biri değildir?

• F1 Score

• MSE

• Precision

• Accuracy

Aşağıdakilerden hangisi Gradient Descent özelliklerinden biri değildir?

• Optimizasyon yöntemidir.

• Cost fonksiyonu minimize edebiliecek parametreleri bulmak için kullanılır.

• Her iterasyonda hatayı arttırarak en iyisini seçmeye çalışır.

Her yineleme için tüm veri kümesini kullanmak yerine, gradyanı hesaplamak ve model parametrelerini güncellemek için yalnızca tek bir rasgele eğitim örneği üzerinden çalışma yaptığımız Gradient Descent yöntemi hangisidir?

• Batch Gradient Descent

• Stochastic Gradient Descent

• Mini Batch Gradient Descent

Modellerin başarısını daha doğru değerlendirmek için kullandığımız yöntemlerden biri değildir?

• Leave-One-Out Cross-Validation

• Hold Out Yöntemi

• K-Fold Cross Validation

• Stochastic Validation