WorksheetsYapay Zekada Karar Ağaçları ve Tutarlı Kararlar - DENEYAP
Total questions: 10
Worksheet time: 5mins
Karar ağaçlarının avantajları nelerdir?
Sadece sayısal verilerle çalışabilir
Yüksek hesaplama gücü gerektirmez
Yorumlanabilirlik, basitlik ve etkili çalışma
Yalnızca büyük veri setlerinde işe yarar
Karar ağaçları sınıflandırma görevi yaparken hangi tür sonuçlar üretebilir?
Yalnızca kesikli sonuçlar
Sadece sürekli sonuçlar
Hem kesikli hem de sürekli sonuçlar
Yalnızca olasılık dağılımları
Karar ağaçlarında aşırı öğrenmeyi önlemek için hangi yöntem kullanılabilir?
Yalnızca eğitim verilerini kullanmak
Daha fazla karmaşıklık eklemek
Yalnızca sayısal verileri kullanmak
Ağacın derinliğini sınırlamak
Karar ağaçları eğitilirken, hangi yöntem sıklıkla kullanılır?
Sadece rastgele seçim
Kümeleme
Veri Tabanları
Böl ve yönet
Tutarlı kararlar neden önemlidir?
Modelin genelleme yeteneğini artırır
Sadece karmaşıklığı azaltır
Yalnızca doğrulama verilerini dikkate alır
Yalnızca eğitim verilerine odaklanmayı sağlar
Bir karar ağacının "kök" düğümü nedir?
Sonuç düğümü
İlk karar düğümü
Yalnızca sayısal düğüm
Yapay sinir ağı
Karar ağaçları, veri kümesini nasıl bölerek kararlar alır?
Karar düğümleri ve dallar aracılığıyla
Yalnızca rastgele bölme
Veri kümesinin ortasından
Yalnızca sayısal verilere göre
Karar ağaçları, hangi prensibe dayanarak kararlar alır?
Bayes Teoremi
Mantıksal ve karşılaştırmalı kararlar
Sadece rastgele seçim
Sadece sayısal analiz
Karar ağacı nedir?
Bir ağın karar verme yeteneği
Bir dizi karar düğümü ve sonuç düğümlerinden oluşan bir model
Yalnızca sayısal verilerle çalışan bir algoritma
Bir ağın yapay sinir hücrelerinden oluşan bir model
Karar ağaçları hangi tür problemlerde kullanılır?
Sadece sayısal analiz
Sadece doğrusal regresyon
Sınıflandırma ve regresyon problemleri
Yalnızca doğrusal programlama
