test

Jakiej metody użyć aby uzyskać podstawowe statystyki opisowe dla ramki danych w Pandas?

• describe()
• summary()
• stats()
• basic_stats()

Answer explanation

Używamy metody describe() w Pandas, aby uzyskać podstawowe statystyki opisowe.

Jakiej funkcji użyć w scikit-learn aby podzielić dane na zbiór treningowy i testowy?

• train_test_split()
• split_data()
• divide_data()
• scikit_split()

Answer explanation

Funkcja train_test_split() służy do podziału danych w scikit-learn.

Jak zastosować funkcję przetwarzania tekstu (np. zamiana na małe litery) do całej kolumny 'text' ramki df w Pandas?

• df['text'].apply(lambda x: x.lower())
• df.process_text('text', lambda x: x.lower())
• df['text'].process_text(lambda x: x.lower())
• df.lowercase('text')

Answer explanation

df['text'].apply(lambda x: x.lower()) przetwarza tekst w kolumnie.

Jak utworzyć tabelę przestawną (pivot table) w Pandas na podstawie kolumny 'category' i 'value' ramki df?

• pd.pivot_table(df, values='value', index='category')
• df.create_pivot('category', 'value')
• df.pivot('category', 'value')
• pivot_table(df, columns='category', values='value')

Answer explanation

pd.pivot_table() służy do tworzenia tabel przestawnych w Pandas.

Jak obliczyć współczynnik korelacji między kolumnami 'X' i 'Y' ramki df w Pandas?

• df[['X', 'Y']].corr()
• df['X'].correlation(df['Y'])
• df.corr('X', 'Y')
• df.correlation('X', 'Y')

Answer explanation

df[['X', 'Y']].corr() oblicza korelację między kolumnami X i Y.

Jak wybrać wiersze z tablicy tab w NumPy, gdzie wartości w kolumnie 2 są większe niż 10?

• tab[tab[:, 2] > 10]
• tab.filter(tab[:, 2] > 10)
• tab.select(tab[:, 2] > 10)
• tab[filter(tab[:, 2] > 10)]

Answer explanation

tab[tab[:, 2] > 10] wybiera wiersze, gdzie kolumna 2 ma wartość większą niż 10.

Który algorytm może być użyty do klasyfikacji binarnej?

• Regresja logistyczna
• PCA
• K-means
• Analiza czynnikowa

Answer explanation

Regresja logistyczna jest algorytmem do klasyfikacji binarnej.

Która z poniższych metod umożliwia standaryzację danych?

• StandardScaler
• MinMaxScaler
• RobustScaler
• Wszystkie powyższe

Answer explanation

StandardScaler, MinMaxScaler, i inne umożliwiają standaryzację danych.

Co oznacza overfitting w uczeniu maszynowym?

• Model dopasowuje się zbyt mocno do danych treningowych, tracąc zdolność do generalizacji.
• Model osiąga maksymalną dokładność na zbiorze testowym.
• Model generuje wyniki w czasie rzeczywistym.
• Model jest niedopasowany do danych.

Answer explanation

Overfitting oznacza dopasowanie do danych treningowych kosztem generalizacji.

Który rodzaj wykresu najlepiej nadaje się do wizualizacji korelacji między dwiema zmiennymi liczbowymi?

• Wykres punktowy (scatter plot)
• Histogram
• Wykres kołowy
• Diagram pudełkowy

Answer explanation

Wykres punktowy najlepiej nadaje się do analizy korelacji.