Set di dati, generalizzazione e overfitting: verifica le tue conoscenze

1. Quale dei seguenti è un esempio di set di dati stazionario?

   Tassi di precipitazioni a Seattle, Washington

   Catalogo delle note musicali nelle sinfonie di Beethoven

   Parole utilizzate più spesso nelle email di spam

   Vendita di biglietti giornalieri al cinema

2. Stai preparando l'addestramento di un modello per prevedere il prezzo di vendita delle auto usate utilizzando un set di dati che contiene le seguenti caratteristiche: year, model e mileage. Esaminando il set di dati, scopri che mancano i valori del chilometraggio in 150 esempi su 2500. Quali delle seguenti opzioni sarebbero ragionevoli azioni da intraprendere? (Seleziona tutte le opzioni pertinenti)

   Scegli tutte le risposte che ritieni adeguate.

   Rimuovendo questi 150 esempi dal set di dati

   Rimozione della colonna mileage dal set di dati e addestramento del modello solo sull'anno e sul modello

   Inserimento del valore 0 in tutti i campi vuoti del chilometraggio

   Dedurre una stima di mileage per ogni campo vuoto moltiplicando l'età dell'auto per il chilometraggio medio annuo di tutte le auto del set di dati

3. Stai addestrando il modello di consigli sui film di un servizio di streaming per prevedere se un utente apprezzerà o meno un determinato film. Quali delle seguenti etichette proxy sarebbero ragionevoli per la definizione "L'utente ha apprezzato il film"? (Seleziona tutte le opzioni pertinenti)

   Scegli tutte le risposte che ritieni adeguate.

   L'utente ha salvato il filmato nell'elenco "Da guardare".

   L'utente ha fatto clic su "Inizia a guardare il film".

   L'utente ha consigliato il film a un altro utente.

   L'utente ha assegnato al film una valutazione di 5 stelle.

4. Vero o falso: addestrare il modello fino a quando non raggiunge un valore di perdita basso sui dati di test è un buon modo per evitare l'overfitting.

   True

   False

5. Completa gli spazi vuoti nella frase seguente:
   La regolarizzazione migliora la capacità del modello di generalizzare in base a nuovi dati penalizzando ___ durante l'addestramento.

   Previsioni errate

   Tasso di apprendimento

   Complessità

   Discendenza sfumatura

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