TE=90, VE=100

TE=100, VE=90

TE=85, VE=95

TE=75, VE=85

TE=50,VE=90

body()

head()

pandasnlast()

end()

tail()

Навчання без нагляду

Навчання з підкріпленням

Напівконтрольне навчання

Навчання під наглядом

Немає правильної відповіді

Predict, start, test, use

Test, start, define, use

Define, fit, predict, evaluate

Predict, start, end

Start, end

count

meant

mean

std

stand

Виконання вибору функції перед моделюванням даних зменшить час її повторного розгортання

Виконання вибору функції перед моделюванням даних знизить точність моделі машинного навчання

Виконання вибору функції перед моделюванням даних зменшить час її навчання

Всі відповіді правильні.

Виконання вибору функції перед моделюванням даних збільшить використання ресурсів

класифікації

ідентифікації

прогнозування

кластеризації

зниження розмірності

PythonException, який виникає через недостатність циклів навчання

немає правильної відповіді

те ж саме що й random_state=False

Дані не підходять під алгоритм

Коли алгоритм працює погано і на train і на test даних

Ситуація коли при перебиранні гіперпараметрів швидкодія моделі погіршується

Всі відповіді правильні

Ситуація коли натренована модель має високу якість передбачень, але навчання займає багато часу

Ситуація коли для простої задачі використовується складна нейронна модель

Ситуація коли модель має високу якість передбачень для тренувальної вибірки, але не може бути узагальнена для більшої вибірки