Questa pagina è stata tradotta dall'API Cloud Translation. Utilizzare i dati categorici: verifica le tue conoscenze Torna al percorso Quali dei seguenti sono esempi di dati categorici? (Seleziona tutte le opzioni pertinenti) Scegli tutte le risposte che ritieni adeguate. Numero di pagine di un libro Numero di telefono Tipo di patatine fritte (ricci, ondulati, tagliati a bistecca, waffle) Valutazione a stelle (da 1 a 5 stelle) per i ristoranti in cui 1 stella indica "Scadente" e 5 stelle indica "eccellente". Vero o falso: le etichette delle macchine sono generalmente considerate più appetibili rispetto a quelle fornite da revisori umani. True False Stai addestrando un modello su un set di dati di addestramento che include la caratteristica eye_color, che può essere uno dei sei valori seguenti: amber, blue, brown, gray, green, hazel. Quali delle seguenti sono codifiche valide per un valore eye_color pari a blue? (Seleziona tutte le opzioni pertinenti) Scegli tutte le risposte che ritieni adeguate. [0, 1, 0, 0, 0, 0] [1] [1, 2, 3, 4, 5, 6] [0, 1] [1, 0, 2, 3, 4, 5] In quale dei seguenti scenari avrebbe senso applicare l'hashing delle caratteristiche? Il numero di valori di caratteristiche categoriche è molto elevato. Il numero di valori di caratteristiche categoriche è molto ridotto. Il modello è in fase di addestramento offline. Tutti i possibili valori della caratteristica categorica possono essere enumerati in anticipo. Stai eseguendo un incrocio di caratteristiche delle seguenti due caratteristiche categoriche: apple_color, che assume uno di questi quattro valori: green, red, white o yellow apple_texture, che assume uno di questi due valori: crisp o mushy Quante voci ci sono nel vettore incrociato di caratteristiche risultante? 1 2 6 8 Invia risposte error_outline Si è verificato un errore durante la valutazione del quiz. Riprova.
