Робота з категорійними даними: перевірте свої знання

1. Які з варіантів, наведених нижче, є прикладами категорійних даних? (Виберіть усі варіанти, які підходять.)

   Choose as many answers as you see fit.

   Кількість сторінок у книзі

   Номер телефону

   Тип картоплі фрі (хвиляста, гофрована, тонко нарізана, вафельна)

   Оцінка ресторану (від 1 до 5 зірок); 1 зірка означає "погано", а 5 – "відмінно".

2. Правда чи неправда: мітки, які створила машина, зазвичай вважають бажанішими, ніж ті, які надали спеціалісти з оцінювання.

   Правда

   Неправда

3. Ви тренуєте модель на навчальному наборі даних, що містить ознаку eye_color, яка може мати одне з таких шести значень: amber, blue, brown, gray, green, hazel.
   Які з варіантів, наведених нижче, є дійсними кодуваннями для значення blue ознаки eye_color? (Виберіть усі варіанти, які підходять.)

   Choose as many answers as you see fit.

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

   [1]

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

   [0, 1]

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

4. У якому з наведених нижче сценаріїв було б доцільно застосувати хешування ознак?

   Кількість значень категорійних ознак дуже велика.

   Кількість значень категорійних ознак дуже мала.

   Модель навчається офлайн.

   Усі можливі значення категорійної ознаки можна перелічити заздалегідь.

5. Ви поєднуєте такі дві категорійні ознаки:

   • Ознака apple_color, що може мати одне із цих чотирьох значень: green, red, white або yellow;
   • Ознака apple_texture, що може мати одне із цих двох значень: crisp або mushy.

   Скільки елементів буде в отриманому векторі поєднання ознак?

   1

   2

   6

   8

Submit answers