WorksheetsМодели и метрики (простой)
Total questions: 15
Worksheet time: 8mins
Какая часть данных используется для оценки производительности модели?
Тренировочная выборка
Тестовая выборка
Полная выборка
Случайная выборка
Что такое кросс-валидация?
Метод разбиения данных на трейн и тест
Метод многократного разбиения данных на тренировочные и тестовые выборки
Метод улучшения качества тестовой выборки
Метод регуляризации
Что может помочь уменьшить переобучение модели?
Увеличение количества параметров
Увеличение размера тестовой выборки
Уменьшение количества данных
Регуляризация
Какая из метрик наиболее чувствительна к выбросам?
MSE
MAE
R2
MAPE
Какая метрика используется для оценки бинарной классификации?
MSE
MAE
Логарифмическая потеря
ROC-кривая
Когда используется метод One-vs-All?
Для регрессии
Для бинарной классификации
Для многоклассовой классификации
Для анализа ROC-кривой
Какая модель используется для прогнозирования вероятности бинарных событий?
Логистическая регрессия
Линейная регрессия
Метод ближайших соседей
Решающее дерево
Какой из параметров увеличивает сложность дерева решений?
Уменьшение максимальной глубины дерева
Увеличение числа признаков для разделения
Уменьшение количества узлов в дереве
Увеличение количества узлов в дереве
Какой из методов поможет модели при недостатке данных?
Увеличение тестовой выборки
Увеличение сложности модели
Кросс-валидация
Уменьшение количества признаков
Какой тип модели полезен для линейной зависимости между переменными?
Линейная регрессия
Логистическая регрессия
Метод ближайших соседей
Случайный лес
Когда используется R2 (коэффициент детерминации)?
Для оценки бинарной классификации
Для оценки многоуровневой классификации
Для оценки моделей кластеризации
Для оценки качества модели регрессии
Что означает параметр max_depth в дереве решений?
Максимальное количество листьев
Минимальное количество узлов
Максимальная глубина дерева
Максимальное количество выборок
Для чего используется отложенная выборка (holdout set)?
Для финальной проверки модели после всех этапов оптимизации
Для оценки гиперпараметров
Для обучения модели
Для кросс-валидации
Что такое переобучение модели?
Модель слишком упрощает данные и плохо работает на тестовой выборке
Модель недостаточно обучена и плохо работает на всех данных
Модель слишком хорошо запоминает тренировочные данные и плохо обобщает новые данные
Модель использует неправильные гиперпараметры
Что такое метрика MSE?
Среднеквадратичная ошибка
Средняя ошибка прогноза
Средняя процентная ошибка
Среднее абсолютное отклонение
