범주형 데이터 작업: 지식 테스트

1. 다음 중 범주형 데이터의 예는 무엇인가요? 해당되는 항목을 모두 선택해 주세요.

   적절한 답변을 모두 선택합니다.

   도서의 페이지 수

   전화번호

   감자튀김의 종류 (컬리, 크링클컷, 스테이크컷, 와플)

   음식점의 별표 평점 (별표 1~5개), 별 1개는 '나쁨'을 나타냄 별 5개는 '훌륭함'을 나타냅니다.

2. 참 또는 거짓: 기계 라벨은 일반적으로 평가자가 제공하는 라벨보다 더 바람직하다고 간주됩니다.

   참

   거짓

3. amber, blue, brown, gray, green, hazel의 6가지 값 중 하나인 eye_color 특성을 포함하는 학습 데이터 세트로 모델을 학습시킵니다.
   다음 중 blue의 eye_color 값에 대한 올바른 인코딩은 무엇인가요? 해당되는 항목을 모두 선택해 주세요.

   적절한 답변을 모두 선택합니다.

   [0, 1, 0, 0, 0, 0]

   [1]

   [1, 2, 3, 4, 5, 6]

   [0, 1]

   [1, 0, 2, 3, 4, 5]

4. 다음 중 특성 해싱을 적용하는 것이 적합한 시나리오는 무엇인가요?

   범주형 특성값의 수가 매우 큽니다.

   범주형 특성값의 수가 매우 작습니다.

   모델을 오프라인으로 학습하는 중입니다.

   범주형 특성의 가능한 모든 값을 미리 열거할 수 있습니다.

5. 다음 두 범주형 특성의 특성 교차를 수행합니다.

   • apple_color: green, red, white 또는 yellow
   • apple_texture - 다음 두 값 중 하나 사용: crisp 또는 mushy

   결과 특성 교차 벡터에는 몇 개의 항목이 있나요?

   1

   2

   6

   8

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