Regresi Logistik: Uji Pengetahuan Anda

Ayo selesaikan tes cepat! Anda harus menjawab minimal 4 pertanyaan dengan benar agar lulus kuis ini.

1. Mengapa output model regresi linear merupakan prediktor probabilitas yang buruk?

   Hanya memiliki satu bobot per fitur.

   Properti tersebut hanya memiliki satu nilai output.

   Parameter bias membuat nilai output condong.

   Prediksinya tidak terbatas pada nilai antara 0 dan 1.

2. Benar atau salah: Fungsi sigmoid tidak pernah menghasilkan nilai 0 atau nilai 1.

   True

   Salah

3. Benar atau salah: Menerapkan regularisasi tidak begitu penting saat melatih model regresi logistik dibandingkan untuk melatih model regresi linear.

   True

   Salah

4. Manakah dari opsi berikut yang cocok dengan Regresi Linear dan Regresi Logistik dengan fungsi kerugian yang sesuai untuk menghitung kerugian?

   Regresi Linear: Rata-rata error kuadrat
   Regresi Logistik: Rata-rata error kuadrat

   Regresi Linear: Rata-rata error kuadrat
   Regresi Logistik: Rata-rata error absolut

   Regresi Linear: Rata-rata error kuadrat
   Regresi Logistik: Kerugian Log

   Regresi Linear: Kerugian Log
   Regresi Logistik: Rata-rata error kuadrat

5. Manakah dari pernyataan berikut ini yang merupakan teknik regularisasi yang efektif untuk model regresi logistik?

   Regularisasi dengan pelarian

   Berhenti terlambat

   Penghentian awal

   Penurunan gradien

Kirim jawaban

Apakah informasi ini membantu?