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WorksheetsQuiz ML1
Total questions: 15
Worksheet time: 17mins
Quels sont les indicateurs utilisés pour évaluer la performance des modèles de classification ?
L'accuracy
Le recall
La précision
F1 score
Qu'est-ce qu'un faux négatif (FN) ?
Les étudiants qui ont réussi mais pour lesquels le score a prédit à tort qu'ils allaient échouer.
Les étudiants qui ont échoué alors que le score a prédit à tort qu'ils allaient réussir.
Les étudiants qui ont réussi pour lesquels le score a bien prédit qu'ils allaient réussir.
Les étudiants qui ont échoué et pour lesquels l'algorithme a bien prédit qu'ils allaient échouer.
Qu'est-ce qu'un faux positif (FP) ?
Les étudiants qui ont réussi mais pour lesquels le score a prédit à tort qu'ils allaient échouer.
Les étudiants qui ont échoué alors que le score a prédit à tort qu'ils allaient réussir.
Les étudiants qui ont réussi pour lesquels le score a bien prédit qu'ils allaient réussir.
Les étudiants qui ont échoué et pour lesquels l'algorithme a bien prédit qu'ils allaient échouer.
Quels sont les éléments nécessaires pour construire un modèle ?
Features
Label
Algorithme ou méthodes pour mesurer la similarité
Quel est le but principal de l’apprentissage supervisé ?
Découvrir des motifs cachés dans les données
Prédire des valeurs à partir de données existantes
Réduire la taille des données
Générer des données aléatoires
Qu’est-ce que la régression linéaire en apprentissage supervisé ?
Une méthode pour classer les données en groupes
Un modèle qui prédit des valeurs continues en fonction d’autres variables
Une méthode pour détecter des anomalies
Un algorithme non supervisé
Quel est un exemple de tâche de prédiction utilisant la régression linéaire ?
Prédire la temperature
Prédire le prix d’une maison
Classifier des espèces de fleurs
Reconnaître des visages
Dans un modèle de régression linéaire, que représente X ?
La variable cible
Une constante
La variable explicative
La prédiction
Pourquoi est-il utile de visualiser les données avant d’analyser un modèle de régression ?
Pour détecter des anomalies
Pour confirmer la pertinence d’un modèle linéaire
Pour tester les performances du modèle
Pour calculer directement les résidus
Comment est déterminée la "meilleure droite" dans la régression linéaire ?
En minimisant la somme des distances quadratiques aux points
En maximisant les distances entre les points
En minimisant le nombre de points
En ajustant chaque point indépendamment
Quelle est la principale différence entre la régression linéaire simple et multiple ?
Le type de données
Le nombre de variables explicatives
La précision du modèle
La vitesse de calcul
Quel est l'objectif principal de l'apprentissage non supervisé ?
Prédire une variable cible
Inférer des connaissances sans cible prédéfinie
Optimiser des modèles supervisés
Étiqueter automatiquement les données
Qu'est-ce qu'un cluster dans le contexte du clustering ?
Un groupe d’objets similaires entre eux et dissimilaires aux autres groupes
Une étiquette prédéfinie pour chaque objet
Un point central dans un ensemble de données
Un algorithme de classification
Quelle est la principale caractéristique des données en apprentissage non supervisé ?
Elles sont étiquetées avec des classes précises
Elles sont étiquetées par des experts humains
Elles ne sont pas étiquetées
Elles sont destinées à l’entraînement supervisé
Dans l'algorithme K-means, comment sont initialisés les centres des clusters ?
En utilisant la moyenne de toutes les observations
En calculant la médiane de chaque variable
En choisissant aléatoirement des points de données
En utilisant la valeur maximale de chaque variable
