Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página. Conjuntos de datos, generalización y sobreajuste: prueba tus conocimientos Volver a la ruta de aprendizaje ¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de un conjunto de datos estacionario? Tasas de lluvias en Seattle, Washington Catálogo de notas musicales de las sinfonías de Beethoven Palabras más usadas en los correos electrónicos de spam Venta de entradas diarias para un cine Te preparas para entrenar un modelo que prediga el precio de oferta de los autos usados con un conjunto de datos que contiene los siguientes atributos: year, model y mileage. Cuando examinas el conjunto de datos, descubres que faltan los valores de kilometraje para 150 de 2,500 ejemplos. ¿Cuál de las siguientes opciones serían medidas razonables para tomar? (Seleccione todas las opciones que correspondan). Selecciona todas las respuestas que consideres correctas. Eliminar esos 150 ejemplos del conjunto de datos Quitar la columna mileage del conjunto de datos y entrenar el modelo solo con el año y el modelo Insertar un valor de 0 en todos los campos de kilometraje vacíos Inferir una estimación de mileage para cada campo vacío multiplicando la antigüedad del automóvil por el kilometraje anual promedio de todos los automóviles del conjunto de datos. Está entrenando el modelo de recomendación de películas de un servicio de transmisión para predecir si un usuario disfrutará o no de una película determinada. ¿Cuáles de las siguientes opciones serían etiquetas de proxy razonables para "El usuario disfrutó la película"? (Seleccione todas las opciones que correspondan). Selecciona todas las respuestas que consideres correctas. El usuario guardó la película en su lista “Por mirar”. El usuario hizo clic en “Comenzar a ver la película”. El usuario recomendó la película a otro usuario. El usuario le otorgó a la película una calificación de 5 estrellas. Verdadero o falso: Entrenar tu modelo hasta que alcance un valor de pérdida bajo en los datos de prueba es una buena manera de evitar el sobreajuste. Verdadero Falso Completa el espacio en blanco en la siguiente oración: La regularización mejora la capacidad de tu modelo para generalizar sobre datos nuevos mediante la penalización de ___ durante el entrenamiento. Predicciones incorrectas Tasa de aprendizaje Complejidad Descenso de gradientes Enviar respuestas error_outline Se produjo un error mientras se calificaba el cuestionario. Vuelve a intentarlo.
