Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API. Работа с категориальными данными: проверьте свои знания Вернуться к курсу Что из перечисленного является примером категориальных данных? (Выберите все, что подходит) Выбирайте столько ответов, сколько считаете нужным. Количество страниц в книге Номер телефона Виды картофеля фри (кудрявый, гофрированный, стейковый, вафельный) Звездный рейтинг (от 1 до 5 звезд) для ресторана, где 1 звезда означает «плохо», а 5 звезд означает «отлично». Верно или неверно: машинные этикетки обычно считаются более желательными, чем этикетки, предоставленные оценщиками-людьми. Истинный ЛОЖЬ Вы обучаете модель на наборе обучающих данных, который включает признак eye_color , который может иметь одно из следующих шести значений: amber , blue , brown , gray , green , hazel . Какая из следующих кодировок является допустимой кодировкой для blue eye_color ? (Выберите все, что подходит) Выбирайте столько ответов, сколько считаете нужным. [0, 1, 0, 0, 0, 0] [1] [1, 2, 3, 4, 5, 6] [0, 1] [1, 0, 2, 3, 4, 5] В каком из следующих сценариев имеет смысл применять хеширование объектов? Число значений категориальных признаков очень велико. Число значений категориальных признаков очень мало. Модель обучается оффлайн. Все возможные значения категориального признака можно перечислить заранее. Вы выполняете перекрестное скрещивание следующих двух категориальных признаков: apple_color , который принимает одно из четырех значений: green , red , white или yellow apple_texture , который принимает одно из двух значений: crisp или mushy Сколько записей содержится в результирующем векторе перекрестных признаков? 1 2 6 8 Отправить ответы error_outline При определении оценки по тесту произошла ошибка. Повторите попытку.
