wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Modul 3

Total questions: 15

Worksheet time: 30mins

Name
Class
Date
1.

Perhatikan data berikut. Manakah metode machine learning yang sesuai jika target data kita adalah kolom 'Delay'?

a)

Lasso

b)

Ridge

c)

Logistic Regression

d)

Semua jawaban benar

2.

Pilihlah encoder yang sesuai untuk kolom pada data berikut! Jawaban bisa lebih dari 1.

a)

Binary Encoder untuk 'BusinessTravel'

b)

Binary encoder untuk 'EducationField'

c)

Onehot Encoder untuk 'Gender'

d)

Ordinal encoder untuk 'Departement'

3.

Data berikut adalah data dari karyawan di suatu perusahaan berserta keluar atau tidaknya mereka dari perusahaan tersebut (Attrition). Kita ingin memakai data ini untuk memprediksi apakah seseorang akan keluar (Attrition=Yes) sehingga kita bisa treatment untuk mencegah karyawan tersebut keluar. Manakah metrik evaluasi yang sesuai untuk tujuan prediksi kita?

a)

Precision

b)

Recall

c)

Accuracy

d)

F1 Score

4.

Manakah pernyataan yang kurang tepat dari pernyataan-pernyataan berikut?

a)

min_sample_leaf yang terlalu rendah dapat menyebabkan underfitting pada model Decision Tree

b)

max_depth yang terlalu tinggi dapat menyebabkan overfitting pada model Decision Tree

c)

Nilai alpha yang terlalu tinggi dapat menyebabkan underfitting pada model Ridge dan Lasso

d)

Nilai order polynomial yang terlalu tinggi dapat menyebabkan overfitting pada model linear regression.

5.

Manakah pilihan yang tepat untuk mengisi titik-titik pada kode berikut?

a)

ColumnTransformer, Pipeline, OneHotEncoder

b)

ColumnTransformer, Pipeline, onehot_fill

c)

Pipeline, ColumnTransformer, OneHotEncoder

d)

Pipeline, ColumnTransformer, onehot_fill

6.

Pilih pernyataan yang tepat mengenai Machine Learning dari pernyataan-pernyataan berikut!

a)

Artificial Intelligence sama dengan Machine Learning

b)

Supervised learning tidak memiliki label pada datanya.

c)

Classification merupakan contoh algoritma unsupervised machine learning

d)

Regression merupakan contoh algoritma supervised learning

7.

Perhatikan tabel berikut.

Anda ingin memprediksi kemungkinan keterlambatan suatu penerbangan, pilihlah pernyataan yang kurang tepat tentang model yang akan Anda buat!

a)

Gunakan model Classification

b)

Kolom 'Delay' merupakan label data

c)

Kolom 'Flight Number', 'Airlines', 'From', 'To' dan 'Delay_minutes' dapat dipakai sebagai features

d)

Semua jawaban tepat.

8.

Ada beberapa tipe recommendation system, salah satunya adalah dengan memberikan rekomendasi berdasarkan kemiripan item, yang dikenal juga sebagai ____

a)

Item based collaborative filtering

b)

Content based: similarity measure

c)

Content based filtering

d)

Tidak ada jawaban yang benar

9.

Algoritma mana yang bukan merupakan algoritma unsupervised learning?

a)

DB-SCAN

b)

PCA

c)

KNN

d)

Agglomerative

10.

Berikut adalah cara penanganan data imbalance yang tepat, kecuali:

a)

Gunakan precision atau recall sebagai metric evaluasi

b)

Gunakan paramater class_weight, jika ada

c)

Lakukan resampling pada data

d)

Lakukan feature engineering

11.

Dalam model regresi, model yang terpilih adalah model yang memiliki jumlah error pangkat dua paling kecil. Nama dari metode pemilihan model ini adalah....

a)

Sum of Square Error

b)

Least Square Error

c)

Sum of Error

d)

Residual

12.

Berikut merupakan parameter yang ingin kalian tuning dari suatu model:

pram_grid={'C':[0.1, 1, 10],

solver:[‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’]}

Ada berapa kombinasi parameter yang kalian coba jika metode tuning yang kalian pakai adalah RandomizedSearchCV dengan n_iter=4.

a)

45

b)

9

c)

4

d)

18

13.

Manakah metode yang bisa dipakai untuk menentukan jumlah cluster terbaik dengan metode KMeans?

a)

Domain Knowledge

b)

Silhouette Score

c)

Elbow Method

d)

Semua Jawaban Benar

14.

Pilihlah pertanyaan binis yang bersifat prediction dari pertanyaan-pertanyaan berikut!

a)

Apa indikator utama dari kemungkinan seseorang untuk berhenti berlangganan?

b)

Apa karakteristik suatu transaksi palsu?

c)

Siapa calon nasabah yang akan menerima tawaran deposito kita?

d)

Siapa calon pembeli yang akan membeli barang di website kita?

15.

Strategi model ensemble yang melakukan masing-masing learner belajar dari learner yang dibuat sebelumnya adalah?

a)

Boosting

b)

Bagging

c)

Voting

d)

Stacking