Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir. Kategorik Verilerle Çalışma: Bilginizi Test Etme Yol haritasına dön Aşağıdakilerden hangileri kategorik verilere örnektir? (Geçerli olan tüm seçenekleri işaretleyin) Uygun gördüğünüz sayıda yanıt seçebilirsiniz. Kitaptaki sayfa sayısı Telefon numarası Patates kızartması türü (kıvrık, kırışık, biftek, waffle) Bir restorana ilişkin yıldız puanı (1 ile 5 yıldız arasında) (1 yıldız, "kötü" anlamına gelir) ve 5 yıldız "mükemmel" anlamına gelir Doğru/Yanlış: Makine etiketleri, değerlendirme yapan gerçek kişiler tarafından sağlanan etiketlerden genellikle daha fazla tercih edilir. Doğru Yanlış Şu altı değerden biri olabilecek eye_color özelliğini içeren bir eğitim veri kümesi üzerinde bir model eğitiyorsunuz: amber, blue, brown, gray, green, hazel. Aşağıdakilerden hangileri blue değeri için eye_color değeri için geçerli kodlamalardır? (Geçerli olan tüm seçenekleri işaretleyin) Uygun gördüğünüz sayıda yanıt seçebilirsiniz. [0, 1, 0, 0, 0, 0] [1] [1, 2, 3, 4, 5, 6] [0, 1] [1, 0, 2, 3, 4, 5] Özelliklere karma oluşturma işlemi uygulamak aşağıdaki senaryolardan hangisinde mantıklıdır? Kategorik özellik değerlerinin sayısı çok fazla. Kategorik özellik değerlerinin sayısı çok az. Model çevrimdışı olarak eğitiliyor. Kategorik özelliğin olası tüm değerleri önceden numaralandırılabilir. Aşağıdaki iki kategorik özelliğin çapraz kombinasyonunu gerçekleştiriyorsunuz: apple_color, şu dört değerden birini alır: green, red, white veya yellow apple_texture (Şu iki değerden birini alır: crisp veya mushy Ortaya çıkan özellik-çapraz vektörde kaç giriş var? 1 2 6 8 Yanıtları gönder error_outline Test değerlendirilirken bir hata oluştu. Lütfen tekrar deneyin.
