HW 10: Revision Quiz

Объясните в чем суть Метода Наименьших Квадратов?

Какой из график показывает результат вызова sns.regplot()?

• 
• 
• 
• 

Какой из график показывает overfitting?

• 
• 
• 
• 

Какие признаки указывают на то, что модель машинного обучения переобучена или недообучена?

• Модель с высоким bias (систематическая ошибка) часто недообучена

• Модель с высоким variance (разбросом) часто переобучается

• Переобученная модель обычно показывает отличные результаты на тренировочных данных, но плохо работает на новых, тестовых данных.

• Все вышеперечисленные утверждения верны.

Что является основной целью алгоритмов регрессии в машинном обучении?

• Классифицировать данные на предопределённые категории.

• Предсказать непрерывную зависимую переменную на основе одной или нескольких независимых переменных.

• Найти естественные группировки в данных.

• Уменьшить количество признаков в наборе данных, сохраняя при этом основную информацию.

Какой код показывает правильное разделение на тестовые и тренировочные данные?

• X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state='true')

• X_train, X_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

• X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=-0.2, random_state=42)

• X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Какой код правильно показывает метод для тренировки модели?

• model.fit(X_test, y_train)

• model.train(X_train, y_train)

• model.fit(X_train, y_train)

• model.predict(X_train, y_train)

Какой код правильно показывает метод для предсказания результата?

• model.fit(X_test, y_train)

• model.train(X_train, y_train)

• model.fit(X_train, y_train)

• model.predict(X_test)

Какие метрики мы используем для задач регрессии?

• accuracy_score(y_true, y_pred)

• mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
  mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
  r2 = r2_score(y_true, y_pred)

• f1_score(y_true, y_pred)

• confusion_matrix(y_true, y_pred)

По данной корреляционной матрице скажите какая связь между «часами, потраченными на учебу» и «оценкой за экзамен»?

• не связаны

• сильная прямо пропорциональная связь

• сильная обратно пропорциональная связь

• слабая обратно пропорциональная связь