Mengapa Ensemble Learning sering kali lebih efektif dalam meningkatkan performa model untuk tugas regresi dan klasifikasi Manakah dari opsi berikut ini yang bukan alasan mengapa Ensemble Learning biasanya menghasilkan hasil yang lebih baik?"

seriuzzz nihhh

Quiz
•
Fun
•
Professional Development
•
Hard
PO Bootcamp
FREE Resource
10 questions
Show all answers
1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
45 sec • 1 pt
A. Meningkatkan keakuratan prediksi dengan memanfaatkan kekuatan dari masing-masing model individu.
B. Mengurangi variabilitas prediksi melalui metode agregasi seperti rata-rata atau voting mayoritas, yang menciptakan model yang lebih stabil.
C. Mempercepat waktu pelatihan model karena mengandalkan algoritma yang lebih sederhana daripada pendekatan model tunggal.
D. Mengurangi kemungkinan overfitting dengan menggabungkan prediksi dari model yang dilatih pada dataset yang berbeda atau menggunakan parameter yang berbeda.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Dalam pembelajaran mesin, teknik Ensemble Learning sering digunakan untuk meningkatkan kinerja prediktif model dalam tugas regresi dan klasifikasi. Salah satu manfaat utama dari penggunaan Ensemble Learning adalah peningkatan keakuratan prediksi melalui kombinasi output dari berbagai model. Pertimbangkan karakteristik ini, bagaimana Ensemble Learning dapat secara efektif mengurangi bias dan varians dalam prediksi, dan manakah dari pilihan berikut yang paling akurat menggambarkan dampak penggunaan Ensemble Learning dalam proyek regresi dan klasifikasi?"
A. Ensemble Learning meningkatkan keakuratan dengan mengurangi kompleksitas komputasi yang dibutuhkan, memungkinkan model lebih cepat dipelajari.
B. Dengan menggabungkan berbagai model, Ensemble Learning dapat mengurangi bias dan varians, membuat prediksi lebih stabil dan akurat, terutama dalam data yang kompleks dan beragam.
C. Ensemble Learning memungkinkan penggunaan model tunggal secara berulang untuk mendapatkan hasil yang paling akurat, menghindari kebutuhan akan multiple models.
D. Fokus utama dari Ensemble Learning adalah untuk memfasilitasi visualisasi data, membantu pengguna memahami pola data dengan lebih baik melalui metode klasifikasi dan regresi yang beragam.
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Bagging, singkatan dari Bootstrap Aggregating, adalah teknik ensemble learning yang meningkatkan stabilitas dan akurasi dari algoritma machine learning. Ini dilakukan dengan cara:
A. Melatih model secara berurutan dengan memberikan bobot lebih pada sampel yang salah diklasifikasikan.
B. Menggabungkan prediksi dari berbagai model dengan memilih kelas yang paling sering
C. Membuat beberapa subset dari dataset asli dengan pengambilan sampel ulang dengan penggantian dan melatih model pada setiap subset tersebut.
D. Menggunakan sebuah meta-model untuk menggabungkan prediksi dari model-model dasar.
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
45 sec • 1 pt
Dalam Bagging (Bootstrap Aggregating), setiap model dalam ensemble dilatih secara independen pada sampel data yang diambil dengan penggantian dari dataset asli. Teknik ini efektif dalam mengurangi varians model. Apakah pernyataan berikut ini benar mengenai Bagging?
A. Bagging secara khusus meningkatkan bias model dan mengurangi varians.
B. Setiap model dalam Bagging harus berbeda secara algoritma untuk efektivitas maksimal.
C. Bagging dapat menggunakan jenis model yang sama atau berbeda asalkan dilatih pada sampel data yang berbeda.
D. Bagging tidak efektif untuk model yang sudah memiliki bias yang rendah dan varians yang tinggi.
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Adaptive Boosting (AdaBoost) adalah metode boosting yang bertujuan untuk meningkatkan kinerja model regresi dengan:
A. Membuat dan menggabungkan ratusan model kecil yang lemah untuk membentuk model yang kuat.
B. Memberikan bobot yang sama pada setiap prediksi dari model yang berbeda.
C. Secara iteratif menyesuaikan bobot dari sampel yang salah diklasifikasikan sehingga model berikutnya dapat fokus pada kasus yang lebih sulit.
D. Memilih secara acak fitur-fitur dari dataset untuk mengurangi dimensi.
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
45 sec • 1 pt
Dalam teknik Boosting seperti Adaptive Boosting (AdaBoost), proses pelatihan model dilakukan secara berurutan dengan setiap model berikutnya berusaha memperbaiki kesalahan dari model sebelumnya. Bagaimana cara Adaptive Boosting mengurangi kesalahan pada model ensemble?
A. Dengan memberikan bobot yang lebih tinggi pada observasi yang salah diprediksi oleh model sebelumnya, sehingga model berikutnya dapat fokus pada kasus sulit tersebut.
B. Dengan menggabungkan model secara acak tanpa memperhatikan performa model individu.
C. Dengan menggunakan setiap model untuk memprediksi variabel target yang berbeda dalam dataset.
D. Dengan melatih setiap model pada dataset lengkap tanpa sampling atau penggantian.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Stacking (stacked generalization) adalah metode untuk menggabungkan berbagai model pembelajaran mesin dengan:
A. Membagi dataset menjadi beberapa subset dan melatih setiap model pada satu subset.
B. Memilih satu model berdasarkan kinerja validasi silang terbaik dan mengabaikan model lainnya.
C. Melatih model-model dasar pada dataset yang sama, kemudian menggunakan prediksi dari model-model tersebut sebagai input untuk meta-model yang membuat prediksi akhir.
D. Memberikan bobot yang sama untuk prediksi dari setiap model dasar.
Create a free account and access millions of resources
Similar Resources on Quizizz
10 questions
Ciptaan inovasi bersama Cikgu Emmy & Cikgu Jolander Mei 2021

Quiz
•
Professional Development
8 questions
Ice Breaking DS26 Day23

Quiz
•
Professional Development
10 questions
Quiz Kompetensi Kepala Sekolah

Quiz
•
Professional Development
5 questions
Post test Gerakan Guru Go Digital

Quiz
•
Professional Development
10 questions
PEMAHAMAN LITERASI

Quiz
•
Professional Development
15 questions
Culture G

Quiz
•
Professional Development
10 questions
Quiz CSW - SKK Migas (Hari ke-3)

Quiz
•
Professional Development
10 questions
WIDS VAN Mar25th

Quiz
•
Professional Development
Popular Resources on Quizizz
15 questions
Character Analysis

Quiz
•
4th Grade
17 questions
Chapter 12 - Doing the Right Thing

Quiz
•
9th - 12th Grade
10 questions
American Flag

Quiz
•
1st - 2nd Grade
20 questions
Reading Comprehension

Quiz
•
5th Grade
30 questions
Linear Inequalities

Quiz
•
9th - 12th Grade
20 questions
Types of Credit

Quiz
•
9th - 12th Grade
18 questions
Full S.T.E.A.M. Ahead Summer Academy Pre-Test 24-25

Quiz
•
5th Grade
14 questions
Misplaced and Dangling Modifiers

Quiz
•
6th - 8th Grade