ml1 Quizizz

ml1 Quizizz

University

20 Qs

quiz-placeholder

Similar activities

7-mavzu. Android studioda LinearLayout

7-mavzu. Android studioda LinearLayout

University

16 Qs

5.Sınıf Bilişim Teknolojileri Ünitesi

5.Sınıf Bilişim Teknolojileri Ünitesi

5th Grade - Professional Development

25 Qs

MS Access

MS Access

2nd Grade - University

15 Qs

8-mavzu. Android studioda ConstraintLayout

8-mavzu. Android studioda ConstraintLayout

University

18 Qs

Linux İşletim Sistemi Quiz

Linux İşletim Sistemi Quiz

University

15 Qs

kollekvium 3

kollekvium 3

University

20 Qs

Bilişim Teknolojileri 6.Sınıf Yıl Sonu Tekrar Testi

Bilişim Teknolojileri 6.Sınıf Yıl Sonu Tekrar Testi

6th Grade - Professional Development

17 Qs

Dijital Sanatlar 7.2.

Dijital Sanatlar 7.2.

7th Grade - University

19 Qs

ml1 Quizizz

ml1 Quizizz

Assessment

Quiz

Computers

University

Medium

Created by

Furkan Boyacı

Used 3+ times

FREE Resource

20 questions

Show all answers

1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Aşağıdakilerden hangisi regresyon modellerinde başarı değerlendirme metriği değildir?

MSE

Accuracy

RMSE

MAE

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Sınıflandırma problemi nedir?

Bağımlı değişkeni kategorik olan problemlerdir

Bağımlı değişkeni sayısal olan problemlerdir

Bağımsız değişkeni kategorik olan problemlerdir

Bağımsız değişkeni sayısal olan problemlerdir

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

RMSE değerini MSE değerinden ayıran temel özellik aşağıdakilerden hangisidir?

Kare alma işlemi

Karekök alma işlemi

Mutlak değer alma işlemi

Yüzde alma İşlemi

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Modelin başarı yüzdesini hangi metrik verir?

Accuracy

Precision

Recall

F1 Score

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

"Veri setini 5 parçaya böl, 4 parçayla model kur, 1 iyle test et ve bu işlemi her parça için tekrarla" hangi yöntemdir?

Holdout

5 Katlı Çapraz Doğrulama

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Aşağıdakilerden hangisi aşırı öğrenmenin önüne geçmek için kullanılan yöntemlerden değildir?

Veri setininin boyutu artırılarak

Feature selection yapılarak

Modele fazladan değişken ekleyerek

Optimum noktada durularak

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Modelin daha objektif sonuçlar üretmesi için veri setini sadece train ve test olarak ikiye ayırarak train seti üzerinde model kurup, test seti üzerinde model başarımı incelemek istesem bu hangi yöntem olurdu?

Holdout

K-Fold Cross Validation

Create a free account and access millions of resources

Create resources

Host any resource

Get auto-graded reports

Google

Continue with Google

Email

Continue with Email

Classlink

Continue with Classlink

Clever

Continue with Clever

or continue with

Microsoft

Microsoft

Apple

Apple

Others

Others

By signing up, you agree to our Terms of Service & Privacy Policy

Already have an account?