wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

МашОб №26 Тест

Total questions: 20

Worksheet time: 11mins

Name
Class
Date
1.

Какие типы данных относятся к категориальным факторам?

a)

int64

b)

bool

c)

float64

d)

object

2.

Что такое факторизация столбца (и метод factorize)?

a)

Удаление каких-либо значений из столбца

b)

Преобразование не числовых значений столбца в числовые по категориям

c)

Удаление столбца из таблицы

3.

Для чего нужен метод read_csv?

a)

Записать данные в csv файл

b)

Прочитать данные из csv файла

c)

Записать данные в любой тип файла

4.

Зачем нужен метод mean у столбца?

a)

Подсчитать среднее у числового столбца

b)

Подсчитать медиану у числового столбца

c)

Подсчитать минимальное значение у числового столбца

5.

Что такое таблица сопряженности?

a)

Таблица с исходными данными

b)

Таблица, в которой рассчитываем что-то по группам (среднее, максимальное, минимальное)

c)

Таблица распределения значений по нескольким факторам

6.

Чему равна медиана?

a)

1

b)

2

c)

4

d)

5

e)

1000

7.

Чему равно среднее?

a)

2

b)

202,4

c)

4

d)

5

e)

1000

8.

Как называется данный вид диаграммы?

a)

Area

b)

Гистограмма

c)

Точечная

9.

Как выглядит нормальное распределение?

a)
b)
c)
d)
10.

Для чего мы обычно строим dist plot?

a)

Чтобы представить данные из таблицы в виде графика

b)

Для красоты

c)

Чтобы определить закон распределения и сравнить с идеальным вариантом

11.

Что изображено на картинке?

a)

Корзина с усами

b)

Ящик с усами

c)

Корзина с бородой

d)

Ящик с бородой

12.

Что под цифрой 4?

a)

Ящик

b)

Медиана

c)

Выбросы

d)

Усы

13.

Что изображено на рисунке?

a)

Тепловая диаграмма

b)

Area plot

c)

Таблица сопряженности

14.

В чем основной смысл метода ближайших соседей?

a)

Если правильно найти соседей для объекта, то его свойства скорее всего будут такими же

b)

Если правильно найти соседей для объекта, то его свойства скорее всего будут противоположными

c)

Можно взять любого соседа для объекта и тогда его свойства скорее всего будут такими же

d)

Можно взять любого соседа для объекта и тогда его свойства скорее всего будут противоположными

15.

Что такое k в методе k-ближайших соседей?

a)

Сколько всего объектов в нашей выборке

b)

Сколько ближайших соседей мы рассматриваем при прогнозировании

c)

Сколько раз мы делаем предсказание

d)

Сколько объектов мы удаляем каждый раз из выборки при прогнозировании

16.

Какие метрики влияют на качество классификации?

a)

Число соседей

b)

Метрика для измерения расстояний

c)

Веса соседей

17.

Какая метрика для вычисления расстояния изображена?

a)

Евклидова метрика

b)

Метрика Минковского

c)

Манхэттенская метрика

18.

Сколько обычно процентов данных отводят на обучение?

a)

Все данные

b)

20-40%

c)

60-80%

d)

100%

19.

Какой метод из sklearn позволяет разделить данные на обучающую и тестовую выборку?

a)

LassoCV

b)

train_test_split

c)

cross_val_score

d)

Такого нет

20.

Что такое accuracy?

a)

Стратегия для способа разделения данных на тестовую и обучающую выборки

b)

Тип модели машинного обучения

c)

Способ определить ближайшего соседа в методе ближайших соседей

d)

Метрика, которая показывает долю верных предсказанных ответов на тестовой выборке