カテゴリデータの操作: 知識をテストする

1. カテゴリデータの例は次のうちどれですか。（該当するものをすべて選択してください）

   正しいと思われる解答をすべて選択してください。

   書籍のページ数

   電話番号

   フライドポテトの種類（カーリー、クリンクル カット、ステーキカット、ワッフル）

   レストランの星評価（1 ～ 5 つ星）。1 つ星は「低い」であることを示します。5 つ星は「優良」であることを示す

2. 正誤問題: 一般的に、機械によるラベルは人間の評価者が提供するラベルよりも望ましいと考えられている。

   True

   False

3. 特徴 eye_color を含むトレーニング データセットでモデルをトレーニングしています。特徴は、amber、blue、brown、gray、green、hazel の 6 つの値のいずれかです。
   eye_color の値が blue の場合に有効なエンコードは次のうちどれですか。（該当するものをすべて選択してください）。

   正しいと思われる解答をすべて選択してください。

   [0、1、0、0、0、0]

   [1]

   [1、2、3、4、5、6]

   [0、1]

   [1、0、2、3、4、5]

4. 特徴のハッシュ化を適用することが理にかなっているのは、次のどのシナリオですか？

   カテゴリ特徴値の数が非常に多くなっています。

   カテゴリ特徴値の数は非常に少ない。

   オフラインでモデルをトレーニングしています。

   カテゴリ特徴量の有効な値はすべて、事前に列挙できます。

5. 次の 2 つのカテゴリ特徴の特徴クロスを実行しています。

   • apple_color: green、 red、white、または yellow
   • apple_texture。crisp または mushy

   結果として得られる特徴クロスベクトルにはいくつのエントリがありますか。

   1

   2

   6

   8

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