Ds_jun_lesson9_conf_matrix_AUC_LOGREG

Какой алгоритм использует информацию о ближайших соседях для определения класса нового объекта?

• SVM

• Деревья решений 🌳

• KNN

• Логистическая регрессия

Вычислите (FN) в таблице с истинными и предсказанными метками?

Какое свойство сигмоидной функции делает её полезной в логистической регрессии?

• A) Она принимает только положительные значения

• B) Её производная постоянна на всём диапазоне

• C) Её выход ограничен в диапазоне (0,1)

• D) Она имеет линейную зависимость от входного значен

Какое уравнение описывает сигмоидную функцию?

• 
• 
• 
• 

Какое из утверждений о ROC-кривой верное?

• Чем выше кривая расположена над диагональю, тем лучше модель

• ROC-кривая всегда проходит через точку (0,1)

• Чем ближе ROC-кривая к диагонали, тем выше точность модели

• ROC-кривая оценивает только точность, не учитывая полноту

Как называется метод кодирования категориальных переменных, при котором увеличивается количество признаков (колонок) в датасете?

• Label Encoding

• One-Hot Encoding

• Binary Encoding

• Ordinal Encoding

Определите недостающее значение в формуле метрики MSE (Mean Squared Error):

• количество наблюдений

• истинное значение

• Среднее значение предсказанных значений

• предсказанное значение

В чём преимущество метода градиентного спуска перед аналитическим решением в линейной регрессии?

• Позволяет находить точные коэффициенты быстрее

• Работает только для малых выборок

• Эффективен на больших данных, где аналитическое решение слишком дорого

• Обходит переобучение без дополнительных методов

Посчитайте Precision для таблицы. Ответ введите в формате 0.5(через точку)

Как выглядит график сигмоидной функции?

• Линейная прямая, проходящая через начало координат

• Гипербола, убывающая слева направо

• Выглядит как бомба често говоря

• S-образная кривая, ограниченная в пределах (0,1)