Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página. Trabajar con datos categóricos: Pon a prueba tus conocimientos Volver a la ruta de aprendizaje ¿Cuáles de los siguientes son ejemplos de datos categóricos? (Seleccione todas las opciones que correspondan). Selecciona todas las respuestas que consideres correctas. Cantidad de páginas de un libro Número de teléfono Tipo de papas fritas (rizadas, onduladas, cortadas en carne o wafles) Calificación por estrellas (de 1 a 5 estrellas) para un restaurante, donde 1 estrella indica “deficiente” y 5 estrellas indica "excelente". Verdadero o falso: Por lo general, las etiquetas de máquinas se consideran más convenientes que las que proporcionan los evaluadores humanos. Verdadero Falso Estás entrenando un modelo en un conjunto de datos de entrenamiento que incluye el atributo eye_color, que puede ser uno de los siguientes seis valores: amber, blue, brown, gray, green o hazel. ¿Cuál de las siguientes opciones son codificaciones válidas para un valor eye_color de blue? (Seleccione todas las opciones que correspondan). Selecciona todas las respuestas que consideres correctas. [0, 1, 0, 0, 0, 0] [1] [1, 2, 3, 4, 5, 6] [0, 1] [1, 0, 2, 3, 4, 5] ¿En cuál de las siguientes situaciones tendría sentido aplicar el hash de atributos? La cantidad de valores de atributos categóricos es muy grande. La cantidad de valores de atributos categóricos es muy pequeño. El modelo se entrena sin conexión. Se pueden enumerar por adelantado todos los valores posibles del atributo categórico. Estás realizando una combinación de atributos de los dos atributos categóricos siguientes: apple_color, que toma uno de estos cuatro valores: green, red, white o yellow apple_texture, que toma uno de estos dos valores: crisp o mushy ¿Cuántas entradas hay en el vector de combinación de atributos resultante? 1 2 6 8 Enviar respuestas error_outline Se produjo un error mientras se calificaba el cuestionario. Vuelve a intentarlo.
