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Rafraîchissement

Total questions: 10

Worksheet time: 4mins

Name
Class
Date
1.

x = 7

print(x % 2 == 0)

a)

7

b)

True

c)

False

d)

0

2.

def f(n):

return [i**2 for i in range(n) if i % 2 == 0]

print(f(5))

a)

[0, 1, 4, 9, 16]

b)

[0, 4, 16]

c)

[1, 9]

d)

[19]

3.

Quelle mesure est moins sensible aux valeurs extrêmes ?

a)

Médiane

b)

Variance

c)

Moyenne

d)

Ecart-type

4.

Si deux variables X et Y ont une covariance négative, cela signifie :

a)

Lorsque X augmente, Y a tendance à augmenter

b)

Lorsque X augmente, Y a tendance à diminuer

c)

La variance de XXX est plus grande que celle de YYY

5.

Quel est le principal signe d’overfitting dans un modèle supervisé ?

a)

La précision est faible sur les données d’entraînement

b)

La précision est élevée sur les données de test mais faible sur les données d’entraînement

c)

La précision est faible à la fois sur les données d’entraînement et de test

d)

La précision est élevée sur les données d’entraînement mais faible sur les données de test

6.

Lequel de ces problèmes est une tâche de classification ?

a)

Prédire le prix d’une maison

b)

Prédire si un email est spam ou non

c)

Prédire la température demain

d)

Prédire le temps de réponse d’un serveur

7.

Dans une matrice de confusion, quel indicateur mesure la proportion de vrais positifs parmi tous les positifs prédits ?

a)

Recall (Sensibilité)

b)

Accuracy

c)

Précision (Precision)

d)

F1-score

8.

Lequel de ces outils est spécifiquement conçu pour les processus ETL ?

a)

Power BI

b)

Talend

c)

Flask

d)

MySQL Workbench

9.

Dans un réseau profond, quelle technique est la plus efficace pour réduire l’overfitting ?

a)

Réduction du learning rate

b)

Suppression de la normalisation des données

c)

Augmentation des données et Dropout

d)

Augmentation du nombre d’époques

10.

def f(x):

return [i**2 for i in x if i % 2 == 0]

a = [1, 2, 3, 4, 5]

b = f(a) + [i for i in a if i % 2 != 0]

print(b)

a)

[1, 4, 9, 16, 25]

b)

[4, 16, 1, 3, 5]

c)

[2, 4, 1, 3, 5]

d)

[1, 3, 5, 4, 16]