Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir. Sayısal Verilerle Çalışma: Bilginizi Test Etme Yol haritasına dön Aşağıdaki tekniklerden hangisi bir özellik mühendisliği biçimi değildir? Biniş Hiperparametre ayarı Kümeleme Normalleştirme Bebek sağlığı verileri konusunda bir model eğitiyorsunuz. Özelliklerinizden biri birth_weight. Modeli daha verimli bir şekilde eğitmek için bu birth_weight değerlerini normalleştirmek istiyorsunuz. Aşağıdaki normalleştirme tekniklerinden hangisinin en iyi seçenek olması muhtemeldir? Kırpma Lineer ölçeklendirme Günlük ölçeklendirme Z-puanı ölçeklendirme Doğru/Yanlış: Gruplama, kategorik verileri sayısal verilere dönüştürmek için kullanılan bir tekniktir. Doğru Yanlış Bir ayakkabı öneri modeliyle ilgili eğitim verileriniz, 6 ile 16 arasında değerler içermesi gereken shoe_size özelliğini içeriyor. Aşağıdaki tabloda, veri kümesindeki altı örnek için shoe_size değerleri gösterilmektedir: Örnek shoe_size 1 8.5 2 9 3 Yok 4 105 5 11 6 9 Eğitimden önce hangi örnekleri veri kümesinden eleme yapmayı düşünmelisiniz? (Uygun olan tüm seçenekleri işaretleyin.) Uygun gördüğünüz sayıda yanıt seçebilirsiniz. 1. Örnek 2. Örnek veya 6. Örnek 3. Örnek 4. Örnek Örnek 5 Aşağıdaki cümlede boşluğu doldurun:Özellik mühendisliği esnasında ___ ile sentetik özellikler oluşturulabilir. Eksik özellik değerlerini değiştirin İnsan etiketli verileri makine etiketli verilerle destekleyin İki özellik arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri modelleme Modeli önceden eğit Yanıtları gönder error_outline Test değerlendirilirken bir hata oluştu. Lütfen tekrar deneyin.