知識チェック

完了

自分の知識をチェックする

1.

不均衡なデータセットがあるとはどのような意味ですか?

サンプルの数が必要な数よりも少ない、または多い

特徴列に多くの欠損値が含まれている

ある出力 (カテゴリ) に対応するトレーニング例は、他のものよりもはるかに多くあります

2.

1 つの混同行列からどのような情報を抽出できますか?

ログ損失または平均二乗誤差、あるいはその両方

データセットがトレーニング セットをオーバーフィットしたかどうか

モデルがどのような種類の間違いを犯しているか

3.

真陽性や精度などの尺度を使用してモデルを直接トレーニングしないのはなぜですか?

これらを一部のトレーニング法で使用できなくする数学的な障壁がある

モデルの小規模な改善では多くの場合、これらのメトリックは影響を受けません

上記の両方

作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。