Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation. Como trabalhar com dados numéricos: teste seu conhecimento Voltar para o módulo do Programa de treinamentos Qual das técnicas a seguir não é uma forma de engenharia de atributos? Agrupamento por classes Ajuste de hiperparâmetros Agrupamento por classes Normalização Você está treinando um modelo com dados de saúde infantil. Um dos seus recursos é birth_weight. Você quer normalizar esses valores de birth_weight para treinar o modelo com mais eficiência. Qual das técnicas de normalização a seguir provavelmente seria a melhor escolha? Recorte Dimensionamento linear Dimensionamento logarítmico Escalonamento de pontuação Z Verdadeiro ou falso: agrupamento por classes é uma técnica para transformar dados categóricos em dados numéricos. Verdadeiro Falso Os dados de treinamento de um modelo de recomendação de sapatos contêm o recurso shoe_size, que deve ter valores entre 6 e 16. A tabela a seguir mostra os valores de shoe_size para seis exemplos no conjunto de dados: Exemplo shoe_size 1 8.5 2 9 3 N/A 4 105 5 11 6 9 Quais exemplos devem ser excluídos do conjunto de dados antes do treinamento? Escolha todas as opções aplicáveis. Escolha quantas respostas você achar adequado. Exemplo 1 Exemplo 2 ou exemplo 6 Exemplo 3 Exemplo 4 Exemplo 5 Preencha a lacuna da frase a seguir:Durante a engenharia de atributos, é possível criar atributos sintéticos para ___. Substituir valores de atributos ausentes Complemente os dados rotulados por pessoas com dados rotulados por máquina Modelar relações não lineares entre dois atributos Pré-treine o modelo Enviar respostas error_outline Ocorreu um erro ao avaliar o teste. Tente novamente.
