Модели и метрики (простой)

Какая часть данных используется для оценки производительности модели?

• Тренировочная выборка

• Тестовая выборка

• Полная выборка

• Случайная выборка

Что такое кросс-валидация?

• Метод разбиения данных на трейн и тест

• Метод многократного разбиения данных на тренировочные и тестовые выборки

• Метод улучшения качества тестовой выборки

• Метод регуляризации

Что может помочь уменьшить переобучение модели?

• Увеличение количества параметров

• Увеличение размера тестовой выборки

• Уменьшение количества данных

• Регуляризация

Какая из метрик наиболее чувствительна к выбросам?

• MSE

• MAE

• R2

• MAPE

Какая метрика используется для оценки бинарной классификации?

• MSE

• MAE

• Логарифмическая потеря

• ROC-кривая

Когда используется метод One-vs-All?

• Для регрессии

• Для бинарной классификации

• Для многоклассовой классификации

• Для анализа ROC-кривой

Какая модель используется для прогнозирования вероятности бинарных событий?

• Логистическая регрессия

• Линейная регрессия

• Метод ближайших соседей

• Решающее дерево

Какой из параметров увеличивает сложность дерева решений?

• Уменьшение максимальной глубины дерева

• Увеличение числа признаков для разделения

• Уменьшение количества узлов в дереве

• Увеличение количества узлов в дереве

Какой из методов поможет модели при недостатке данных?

• Увеличение тестовой выборки

• Увеличение сложности модели

• Кросс-валидация

• Уменьшение количества признаков

Какой тип модели полезен для линейной зависимости между переменными?

• Линейная регрессия

• Логистическая регрессия

• Метод ближайших соседей

• Случайный лес