Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation. Como trabalhar com dados categóricos: teste seu conhecimento Voltar para o módulo do Programa de treinamentos Quais das opções a seguir são exemplos de dados categóricos? Escolha todas as opções relevantes. Escolha quantas respostas você achar adequado. Número de páginas em um livro Número de telefone Tipo de batata frita (enrolado, ondulado, corte de carne, waffle) Nota (1 a 5 estrelas) para um restaurante, em que 1 estrela indica "ruim" e 5 estrelas indicam "excelente" Verdadeiro ou falso: rótulos de máquinas geralmente são considerados mais desejáveis do que rótulos fornecidos por avaliadores humanos. Verdadeiro Falso Você está treinando um modelo em um conjunto de dados de treinamento que inclui o recurso eye_color, que pode ser um dos seis valores a seguir: amber, blue, brown, gray, green, hazel. Quais das opções a seguir são codificações válidas para um valor eye_color de blue? Escolha todas as opções relevantes. Escolha quantas respostas você achar adequado. [0, 1, 0, 0, 0, 0] [1] [1, 2, 3, 4, 5, 6] [0 e 1] [1, 0, 2, 3, 4, 5] Em qual dos cenários a seguir faria sentido aplicar o hash de atributos? O número de valores de atributos categóricos é muito grande. O número de valores de atributos categóricos é muito pequeno. O modelo está sendo treinado off-line. Todos os valores possíveis do atributo categórico podem ser enumerados com antecedência. Você está fazendo um cruzamento dos dois atributos categóricos a seguir: apple_color, que usa um destes quatro valores: green, red, white ou yellow apple_texture, que usa um destes dois valores: crisp ou mushy Quantas entradas há no vetor de cruzamento de atributos resultante? 1 2 6 8 Enviar respostas error_outline Ocorreu um erro ao avaliar o teste. Tente novamente.
