Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation. Travailler avec des données catégorielles: tester vos connaissances Revenir au parcours Parmi les exemples suivants, lesquels sont des exemples de données catégorielles ? (Sélectionnez toutes les réponses qui s'appliquent.) Choisissez autant de réponses que vous jugez nécessaires. Nombre de pages dans un livre Numéro de téléphone Type de frites (fructueuses, coupées à la broche, de viande, gaufres) Note (de 1 à 5 étoiles) pour un restaurant, où 1 étoile indique "médiocre" et 5 étoiles correspond à "excellent". Vrai ou faux: les étiquettes des machines sont généralement considérées comme plus souhaitables que celles fournies par les évaluateurs manuels. Vrai Faux Vous entraînez un modèle sur un ensemble de données d'entraînement qui inclut la caractéristique eye_color, qui peut correspondre à l'une des six valeurs suivantes: amber, blue, brown, gray, green, hazel. Parmi les propositions suivantes, lesquelles sont des encodages valides pour une valeur eye_color de blue ? (Sélectionnez toutes les réponses qui s'appliquent.) Choisissez autant de réponses que vous jugez nécessaires. [0, 1, 0, 0, 0, 0] [1] [1, 2, 3, 4, 5, 6] [0, 1]. [1, 0, 2, 3, 4, 5] Dans lequel des scénarios suivants est-il judicieux d'appliquer le hachage des caractéristiques ? Le nombre de valeurs de caractéristiques catégorielles est très élevé. Le nombre de valeurs de caractéristiques catégorielles est très faible. Le modèle est entraîné hors connexion. Toutes les valeurs possibles de la caractéristique catégorielle peuvent être énumérées à l'avance. Vous effectuez un croisement des deux caractéristiques catégorielles suivantes: apple_color, qui accepte l'une de ces quatre valeurs: green, red, white ou yellow apple_texture, qui accepte l'une de ces deux valeurs: crisp ou mushy Combien d'entrées y a-t-il dans le vecteur de croisement de caractéristiques obtenu ? 1 2 6 8 Envoyer les réponses error_outline Une erreur s'est produite lors de la notation du quiz. Veuillez réessayer.
