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DS als Entscheidungstool

Total questions: 16

Worksheet time: 22mins

Name
Class
Date
1.

Long data-sets kommen häufiger vor bei...

a)

Statistik

b)

Machine Learning

2.

Im Machine Learning wird ein Modell beispielsweise mit folgenden Größen evaluiert:

a)

Konfidenzintervall

b)

Accuracy

c)

Recall

d)

p-Value

3.

Bei welchen der folgenden Methoden handelt es sich um "Unsupervised Learning"?

a)

Klassifikation

b)

Clustering

c)

Dimensionsreduktion

d)

Regression

4.

Einen Train-Test Split gibt es nur für Methoden des "unsupervised learning".

a)

Richtig

b)

Falsch

5.

Was sind typische Unterschiede zwischen "supervised" und "unsupervised" learning?

4 lines
6.

Welche Methode wird durch diese Formel beschrieben?

a)

knn-Klassifikation

b)

k-means

c)

Lineare Regression

d)

Entscheidungsbäume

7.

Ist dies ein "tidy" data-frame?

a)

Ja

b)

Nein

8.

Kreisen Sie alle Variablen in diesem Datensatz ein.

9.

Kennzeichnen Sie Variablen, Werte und Beobachtungen in diesem Datensatz ein.

10.

Welche Pre-processing Schritte kennen Sie? (Nennen Sie mehrere in einem Antwortfeld)

4 lines
11.

Gehen wir davon aus, dass absolut kein Muster hinter fehlenden Beobachtungen in einem Datensatz liegt bezeichnen wir diese Kategorie von Missing Values als (Abkürzung):

(a)  

12.

Welches Machine Learning Verfahren wird häufig zum Einsetzen von Missing Values verwendet?

4 lines
13.

Numerische Variablen müssen vor der Anwendung eines ML Algorithmus immer skaliert werden.

a)

Ja

b)

Nein

14.

Anstatt eines Train-Test Splits können auch andere Verfahren, wie z.B. die k-Fold Cross Validation verwendet werden.

a)

Richtig

b)

Falsch

15.

Das k in k-means steht für die Anzahl der umliegenden Beobachtungen.

a)

Richtig

b)

Falsch

16.

Je niedriger der RMSE (root mean square error) desto besser.

a)

Richtig

b)

Falsch