Priprema podataka

Koje su dve velike grupe atributa koje susrećemo kada se upoznajemo sa skupom podataka?

• numerički i grafički atributi

• kategorički i grafički atributi

• numerički i kategorički atributi

Kada se sretnemo sa nedostajućim vrednostima i imamo situaciju da više od 50% instanci nema neki atribut, onda

• brišemo sve te instance

• brišemo taj atribut

Kada se sretnemo sa nedostajućim vrednostima i imamo situaciju da nekoliko instanci nema neki atribut, onda

• brišemo sve te instance

• brišemo taj atribut

Ako želimo da nedostajuću numeričku vrednost popunimo, to ćemo uraditi sa:

• maksmilanom vrednošću

• minimalnom vrednošću

• prosečnom vrednošću

Podaci koji su na neki način drugačiji od preostalih zovu se

• duplikati

• izuzeci

• nedostajuće vrednosti

Ako porast vrednosti jednog atributa prati porast vrednosti drugog atributa, za njih kažemo da su

• nekorelisani

• pozitivno korelisani

• negativno korelisani

Ako porast vrednosti jednog atributa prati pad vrednosti drugog atributa kažemo da su

• nekorelisani

• pozitivno korelisani

• negativno korelisani

Skup za validaciju koristi se za

• treniranje samog modela

• testiranje modela

• praćenje procesa treniranja

Kategorički atribut kao što je pol, zove se još i

• numerički atribut

• binarni atribut

• deskripitvni atribut

One-hot kodiranje se koristi za atribute koji imaju

• jednu vrednost

• više vrednosti