संख्यात्मक डेटा के साथ काम करना: अपना ज्ञान परखें

  1. इनमें से कौनसी तकनीक फ़ीचर इंजीनियरिंग का एक हिस्सा नहीं है?

  2. आपने शिशु के स्वास्थ्य से जुड़े डेटा के लिए एक मॉडल को ट्रेनिंग दी है. birth_weight आपके ऐप्लिकेशन की सुविधाओं में से एक है. मॉडल को बेहतर तरीके से ट्रेनिंग देने के लिए, आपको इन birth_weight वैल्यू को नॉर्मलाइज़ करना है. इनमें से कौनसा नॉर्मलाइज़ेशन तकनीक सबसे अच्छा हो सकती है?

  3. सही या गलत: बिनिंग की मदद से कैटगरी वाले डेटा को संख्या वाले डेटा में बदला जा सकता है.

  4. जूते के सुझाव वाले मॉडल के लिए, आपके ट्रेनिंग डेटा में shoe_size सुविधा शामिल है. इसकी वैल्यू 6 से 16 के बीच होनी चाहिए. नीचे दी गई टेबल में, डेटासेट में छह उदाहरणों के लिए shoe_size वैल्यू दिखाई गई हैं:

    उदाहरण shoe_size
    1 8.5
    2 9
    3 लागू नहीं
    4 105
    5 11
    6 9

    ट्रेनिंग से पहले, आपको डेटासेट को स्क्रब करने के लिए किन उदाहरणों पर ध्यान देना चाहिए? (लागू होने वाले सभी विकल्प चुनें.)

    जितने जवाब सही लगते हैं उतने जवाब चुनें.

  5. यह वाक्य खाली जगह भरें:
    फ़ीचर इंजीनियरिंग के दौरान, सिंथेटिक सुविधाएं ___ में बनाई जा सकती हैं.