Проверка знаний

Завершено

Ответьте на следующие вопросы, чтобы увидеть, чему вы научились.

1.

Почему мы выбрали дерево принятия решений для нашего алгоритма машинного обучения?

Дерево принятия решений — это наиболее сложный и точный алгоритм.

Дерево принятия решений легко визуализировать. Оно прекрасно подходит для наших задач, так как модель может выбрать только одно из двух значений: да или нет.

У дерева принятия решений множество ветвей, и модель может выбрать множество вариантов.

2.

Какова цель разделения набора данных?

Чтобы сделать модель более точной путем избавления от неправильных данных.

Чтобы испытать различные алгоритмы с разными данными.

Чтобы иметь различные данные для обучения и тестирования модели.

Вы должны ответить на все вопросы перед проверкой.