WorksheetsData Mining
Total questions: 10
Worksheet time: 9mins
Değişkenlere ait koşullu olasılık dağılımlarını ortaya
koymak ve değişkenlere ait alt kümeler arasındaki
koşullu bağımsızlıkları tanımlamak üzere "_____ ______"
kullanılır
(a)
Aşağıdaki ifadelerden hangisi gözetimli öğrenme ve gözetimsiz öğrenme türleri ile ilgili doğru bir açıklamadır?
Gözetimli öğrenme, etiketlenmemiş verilerle çalışarak örüntüleri keşfeder ve kümeleme algoritmalarını kullanır.
Regresyon, gözetimsiz öğrenme türüne ait bir algoritmadır ve veri setini homojen gruplara ayırır.
Sınıflandırma, gözetimli öğrenmeye ait bir türdür ve her bir gözlemi bir kategoriye atar.
Boyut azaltımı, gözetimli öğrenme yöntemleri kullanılarak verilerdeki özellik sayısını azaltır.
Aşırı öğrenme (overfitting), bir modelin eğitim verisinde iyi performans göstermesi ancak görülmemiş verilerde kötü performans göstermesi durumudur.
Doğru
Yanlış
Grafiğe göre tercih edilmesi gereken yöntem hangisidir?
(a)
Birliktelik Analizinin temel amacı nedir?
Sayısal sonuçları tahmin etmek
Veri setindeki sık görülen desenleri belirlemek
Veri boyutunu azaltmak
Verileri sınıflandırmak
Veri madenciliğinde, sınıflandırma algoritmaları _e____m__ _ğ___m_ türündendir.
(a)
Makine öğrenimi modellerinde nitelik seçimi yapılmasının gerekçesi aşağıdaki durumlardan hangisinde doğru bir şekilde açıklanmıştır?
Nitelik seçimi, modelin tüm veri setini işleyerek daha karmaşık yapılar öğrenmesini sağlar ve bu sayede overfitting sorununu ortadan kaldırır.
Nitelik seçimi, modelin yalnızca yüksek korelasyona sahip bağımsız değişkenleri kullanmasını sağlar, böylece tüm diğer nitelikler göz ardı edilir.
Nitelik seçimi, gereksiz veya alakasız nitelikleri çıkartarak modelin genelleme yeteneğini artırır, hesaplama maliyetini düşürür ve yorumlanabilirliğini geliştirir.
Nitelik seçimi, boyutsal verilerin model performansını artırmak yerine sadece hesaplama süresini azaltmak amacıyla uygulanır.
Dengesiz sınıf dağılımı olan durumlarda doğruluk yerine kullanılan performans metriği hangisidir?
(a)
Çapraz doğrulama (cross-validation) yöntemi, aşağıdakilerden hangisi için kullanılır?
Verilerin boyutunu küçültmek
Modelin hiperparametrelerini optimize etmek
Modelin doğruluğunu artırmak
Modelin aşırı uyum yapmasını önlemek
Karar ağacı grafiğine göre en yüksek bilgi veren değişken ______________'dir ve gözlem sayısı ___'dir.
(a)
