このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。 データセット、一般化、過学習: 知識をテストする パスウェイに戻る 次のうち、定常的なデータセットの例はどれですか。 ワシントン州シアトルの降水量 ベートーヴェンの交響曲の音符のカタログ 迷惑メールで最も頻繁に使用されている単語 映画館のチケット販売数（毎日） あなたは、year、model、mileage という特徴を含むデータセットを使用して、中古車の販売価格を予測するモデルをトレーニングする準備をしています。データセットを調べると、2,500 個のサンプルのうち 150 個で走行距離の値が欠落していることがわかります。次のうち、妥当な対応はどれですか。（該当するものをすべて選択してください）。 正しいと思われる解答をすべて選択してください。 この 150 個のサンプルをデータセットから削除する データセットから mileage 列を削除し、年とモデルのみでモデルをトレーニングします。 すべての空の走行距離フィールドに値 0 を挿入します 車の年数にデータセット内のすべての自動車の年間平均走行距離を掛けて、空のフィールドごとに mileage の推定値を推定する ストリーミング サービスの映画レコメンデーション モデルをトレーニングして、ユーザーが特定の映画を楽しむかどうかを予測します。「ユーザーが映画を楽しんだ」ことを表す適切な代替ラベルは、次のうちどれですか。（該当するものをすべて選択してください） 正しいと思われる解答をすべて選択してください。 ユーザーが映画を [見たいも] リストに保存しました。 ユーザーが [映画の視聴を開始] をクリックした。 ユーザーが映画を別のユーザーにおすすめしました。 ユーザーが映画に 5 つ星評価を付けた。 正誤問題: テストデータで損失値が低くなるまでモデルをトレーニングすることは、過学習を防ぐ良い方法です。 True False 次の文の空欄にあてはまるものは？ 正則化は、トレーニング中に ___ にペナルティをかけることで、新しいデータに対して一般化するモデルの能力を向上させます。 予測が不正確 学習率 複雑さ 勾配降下法 解答を送信 error_outline テストの採点中にエラーが発生しました。もう一度お試しください。
