Улучшение модели

Найдите правильное утверждение:

• Валидационная выборка — это 25% данных тестового набора.

• Валидационная выборка применяется в обучении модели.

• Валидационная выборка нужна для финальной проверки модели.

• Тестовая выборка нужна, чтобы правильно оценить готовую модель.

Выберите верное утверждение:

• Валидация модели проводится лишь раз.

• Валидация помогает выявить переобучение модели

• Валидация подскажет, были ошибки в коде при обучении или нет.

• Валидация невозможна без валидатора.

Выберите верные утверждения:

• Параметры определяют, как предсказывает модель.

• Значение гиперпараметров зависит от данных, которые использовались в обучении.

• Параметры задаются вручную.

• На значение параметров влияют обучающие данные.

Что значит «менять гиперпараметры»? Укажите правильное утверждение:

• Скорректировать настройки обученной модели: залезть внутрь неё и «подкрутить» результаты.

• Менять данные, которые до обучения поступают на вход чёрного ящика.

• Вручную задавать характеристики модели перед обучением.

Что относится к параметрам?

• Глубина обученного дерева.

• Максимально допустимая глубина дерева.

• Минимальное количество объектов, достаточное для создания узла.

• Признак, который используется в вопросе первого узла.