R^2

recall

accuracy

precision

f-score

index

iloc

loc

Немає правильної відповіді

shape

Класифікатор дерева рішень вважає за краще, щоб значення ознак були категоричними;

Статистичний підхід буде використовуватися для розміщення атрибутів у будь-якій позиції вузла;

На основі значень атрибута записи розподіляються рекурсивно;

Всі відповіді правильні;

Під час підготовки дерев рішень навчальний набір є кореневим вузлом;

випадковий вибір серед алгоритмів формування train & test сетів

генерує нові дані шляхом випадкового повторного вибору зразків з датасету.

самостійно обрати random seed, щоб кожного разу отримувати одні й ті ж самі train і test сети. Це корисно для налаштування моделі і “дебагінгу”.

щоб отримати рандомні розміри train & test сетів.

немає правильної відповіді

Масштабування;

Стандартизація;

Бінаризація;

Всі відповіді правильні;

Нормалізація;

Обробленими даними

Алгоритмами машинного навчання.

Кращою продуктивністю

Класами машинного навчання

Немає правильної відповіді

name

colname

rename

Немає правильної відповіді

chname

Нестача спеціалістів;

Якість даних;

Завдання що займає багато часу;

Нечітке поставлене завдання;

Всі відповіді правильні;

Край;

Площина;

Всі відповіді правильні;

Гіперплощина;

Підтримка векторів;

columns

cols

features

sklearn

rows