NEW
Font size
WorksheetsKiểm tra về Cây quyết định và Dữ liệu
Total questions: 6
Worksheet time: 3mins
Trong một Cây quyết định, "Nút gốc" (Root Node) nằm ở đâu và có vai trò gì?
Nằm ở dưới cùng, dùng để đưa ra kết quả cuối cùng.
Nằm ở giữa, dùng để tiếp tục chia nhỏ dữ liệu.
Nằm trên cùng, chứa điều kiện đầu tiên để bắt đầu phân loại dữ liệu.
Là bất kỳ nút nào trong cây có chứa dữ liệu số.
Máy tính không có mắt để nhìn thấy màu sắc hay độ sáng của một ngôi sao. Vậy nó dựa vào đâu để phân loại các thẻ ngôi sao?
Dựa vào tên gọi của ngôi sao.
Dựa vào các đặc trưng (features) được mã hóa thành con số (ví dụ: Nhiệt độ = 8052).
Dựa vào hình vẽ minh họa trên thẻ.
Máy tính tự đoán ngẫu nhiên.
Khi máy tính phân loại sai một ngôi sao mới (ví dụ: Sao màu vàng bị xếp nhầm vào nhóm Sao đỏ), chúng ta cần làm gì để "dạy" nó?
Xóa ngôi sao đó đi và coi như không thấy.
Giữ nguyên cây quyết định cũ vì nó đã đúng với các sao trước đó.
Điều chỉnh "ngưỡng" (giá trị số) tại các nút quyết định để tách biệt ngôi sao đó ra chính xác hơn.
Tắt máy tính đi khởi động lại.
Điều chỉnh 'ngưỡng' (giá trị số) tại các nút quyết định để tách biệt ngôi sao đó ra chính xác hơn.
Điều chỉnh các sao trước đó.
Điều chỉnh 'ngưỡng' (giá trị số) tại các nút quyết định để tách biệt ngôi sao đó ra chính xác hơn.
Tắt máy tính đi khởi động lại.
Giả sử ta có quy tắc: 'Nếu Nhiệt độ < 3000 thì là Sao Đỏ'. Nếu một ngôi sao có nhiệt độ là 4000, nó sẽ đi theo hướng nào của nhánh cây?
Hướng 'Đúng' (True).
Hướng 'Sai' (False).
Nó dừng lại và không đi tiếp.
Nó quay ngược trở lại nút gốc.
Tại sao các bác sĩ lại tin dùng mô hình 'Cây quyết định' để hỗ trợ chẩn đoán bệnh?
Vì nó luôn đưa ra kết quả đúng 100%.
Vì nó có 'tính giải thích được' (Explainability) – bác sĩ có thể nhìn thấy lý do tại sao máy đưa ra kết luận đó.
Vì nó chạy nhanh hơn các mô hình khác.
Vì nó do người Việt Nam tạo ra.
