Diese Seite wurde von der Cloud Translation API übersetzt. Mit kategorialen Daten arbeiten: Testen Sie Ihr Wissen Zurück zum Lernpfad Welche der folgenden Beispiele sind Beispiele für kategorische Daten? Wähle alle zutreffenden Antworten aus. Wählen Sie so viele Antworten, wie Sie für richtig halten. Anzahl der Seiten in einem Buch Telefonnummer Art der Pommes frites (locken, kräuseln, Steak, Waffel) Bewertung (1 bis 5 Sterne) für ein Restaurant, wobei 1 Stern „schlecht“ bedeutet 5 Sterne stehen für „hervorragend“. Richtig oder falsch: Labels für Maschinen gelten im Allgemeinen als begehrter als von Prüfern. Wahr Falsch Sie trainieren ein Modell mit einem Trainings-Dataset, das das Feature eye_color enthält. Dies kann einer der folgenden sechs Werte sein: amber, blue, brown, gray, green, hazel. Welche der folgenden Codierungen sind für einen eye_color-Wert von blue gültig? Wähle alle zutreffenden Antworten aus. Wählen Sie so viele Antworten, wie Sie für richtig halten. [0, 1, 0, 0, 0, 0] [1] [1, 2, 3, 4, 5, 6] [0, 1] [1, 0, 2, 3, 4, 5] In welchem der folgenden Szenarien ist es sinnvoll, Feature-Hashing anzuwenden? Die Anzahl der kategorialen Featurewerte ist sehr groß. Die Anzahl der kategorialen Featurewerte ist sehr gering. Das Modell wird offline trainiert. Alle möglichen Werte des kategorialen Merkmals können im Voraus aufgezählt werden. Sie führen eine Funktionsverknüpfung für die folgenden beiden kategorialen Merkmale durch: apple_color mit einem der folgenden vier Werte: green, red, white oder yellow apple_texture mit einem der beiden Werte: crisp oder mushy Wie viele Einträge enthält der resultierende Featurekreuzvektor? 1 2 6 8 Antworten senden error_outline Beim Bewerten des Quiz ist ein Fehler aufgetreten. Bitte versuchen Sie es noch einmal.
