💯 МГСУ Мг2021 (Б1.В.04) Математические методы обработки больших данных (ответы на тесты, апрель, 2023)

• правильные ответы на 40 вопросов
• вопросы отсортированы в лексикографическом порядке

Мг2021 (Б1.В.04) Математические методы обработки больших данных

• Контрольная работа
• Контрольное задание по КоП

В задаче прогнозирования P = w₀ + w₁ ⋅ C + w₂ ⋅ R

• P - целевая переменная
• R - целевая переменная
• С - целевая переменная
• есть intercept
• нет intercept’а

В классе из 7 человек ученики получили следующие оценки: 4, 5, 3, 4, 2, 5, 5. Сравните значение моды и средней оценки для этих данных

• Мода на 0.5 балла больше средней оценки
• Мода на 1 балл больше средней оценки
• Мода на 1 балл меньше средней оценки
• Мода на 2 балл больше средней оценки
• Мода равна средней оценки

Вес одной (случайно выбранной) партии строительного материала — это …

• дискретная случайная величина
• непрерывная случайная величина
• случайная величина
• случайный эксперимент

Время в пути от дома до работы — это …

• дискретная случайная величина
• непрерывная случайная величина
• случайная величина
• случайный эксперимент

Вы создали классификатор, который разделяет экономические и культурные новости на две разные рубрики, и хотите проверить его качество. За день вышло 15 культурных новостей и 20 экономических. Ваш алгоритм из 15 культурных новостей отметил 9 как экономические, а из 20 экономических — 6 как культурные. Чему равна метрика точность классификации новостей культуры?

• 0.4
• 0.44
• 0.5
• 0.57

Вы создали классификатор, который разделяет экономические и политические новости на два разных Telegram-канала, и хотите проверить его качество. За день вышло 15 политических новостей и 20 экономических. Ваш алгоритм из 15 политических новостей отметил 9 как экономические, а из 20 экономических — 6 как политические. Чему равна метрика Accuracy?

• 0.4
• 0.44
• 0.5
• 0.57

Выберите все правильные ответы. Какое сочетание клавиш позволяет выполнить код в ячейке?

• Alt+R
• Ctrl+Enter
• Ctrl+Shift
• Shift+Enter

Выберите, что из приведённого является целями кластеризации:

• Выделить нетипичные объекты
• Построить иерархию множества объектов
• Предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой
• Сократить объём хранимых данных

Дано D={{молоко, хлеб}, {молоко, батон}, {молоко, хлеб, масло}, {хлеб, масло, сыр, колбаса}, {масло, сыр, колбаса, икра}}. Чему равно Suppmin {молоко}?

• 0.2
• 0.4
• 0.6
• 0.8
• 1

Даны четыре объекта, каждый определяется двумя признаками. Первые три объекта образуют три кластера. К какому кластеру будет отнесен четвертый объект А. X1(3;2), Х2(7;4), Х3(-1;3), А (-2;5).

• А
• Х1
• Х2
• Х3

Имеется файл stud.csv с оценками студентов (формат UTF-8).

Name,F,K,summa

Архангельская,ИСА,1,10

Сухов,ИСА,1,13

Айрапетян,ИСА,1,14

Бурак,ИСА,2,9

Лазуко,ИСА,2,12

Сабитов,ИГЭС,1,13

Дубянский,ИГЭС,1,12

Лаврентьев,ИГЭС,1,14

Белянин,ИГЭС,2,11

Марус,ИГЭС,2,13

Палагин,ИИЭСМ,1,15

Талалаев,ИИЭСМ,1,10

Шевелев,ИИЭСМ,1,15

Довгаль,ИИЭСМ,2,11

Носкова,ИИЭСМ,2,10

Что будет выведено в результате работы следующего фрагмента на языке Python?

import pandas as pd

data=pd.read_csv("stud.csv")

data1=data[(data['summa']>13) & (data['F']=='ИГЭС')]

print(data1.count()['Name'],data1.count()['summa'])

• 0 14
• 1 1
• 1 14
• 5 63

Имеется файл stud.csv с оценками студентов (формат UTF-8).

Name,F,K,summa

Архангельская,ИСА,1,10

Сухов,ИСА,1,13

Айрапетян,ИСА,1,14

Бурак,ИСА,2,9 Лазуко,ИСА,2,12 Сабитов,ИГЭС,1,13 Дубянский,ИГЭС,1,12

Лаврентьев,ИГЭС,1,14

Белянин,ИГЭС,2,11

Марус,ИГЭС,2,13

Палагин,ИИЭСМ,1,15

Талалаев,ИИЭСМ,1,10

Шевелев,ИИЭСМ,1,15

Довгаль,ИИЭСМ,2,11

Носкова,ИИЭСМ,2,10

Что будет выведено в результате работы следующего фрагмента на языке Python?

import pandas as pd

data=pd.read_csv("stud.csv")

data1=data[(data['summa']>13) & (data['F']=='ИИЭСМ')]

print(data1.count()['Name'],data1.count()['summa'])

• 2 2
• 2 30
• 4 58
• 5 61

Имеется файл stud.txt с оценками студентов (формат CP1251).

Алешина,ИСА,1,10

Сухов,ИСА,1,13

Лаврентьев,ИГЭС,1,14

Белянин,ИГЭС,2,11

Палагин,ИИЭСМ,1,15

Талалаев,ИИЭСМ,1,10

Что будет выведено в результате работы следующего фрагмента на языке Python?

f=open('stud.dat')

S=[]

for line in f:

info=line.split(',')

x=info[-2]

if x not in S:

S.append(x)

print(S)

f.close()

• ['1', '1', '1', '2', '1', '1']
• ['1', '2']
• ['ИСА', 'ИГЭС', 'ИИЭСМ']
• ['ИСА', 'ИСА', 'ИГЭС', 'ИГЭС', 'ИИЭСМ', 'ИИЭСМ']

Имеется файл stud.txt с оценками студентов (формат CP1251).

Алешина,ИСА,1,10

Сухов,ИСА,1,13

Лаврентьев,ИГЭС,1,14

Белянин,ИГЭС,2,11

Палагин,ИИЭСМ,1,15

Талалаев,ИИЭСМ,1,10

Что будет выведено в результате работы следующего фрагмента на языке Python?

f=open('stud.dat')

S=[]

for line in f:

info=line.split(',')

x=info[2]

if x not in S:

S.append(x)

print(S)

f.close()

• ['1', '1', '1', '2', '1', '1']
• ['1', '2']
• ['ИСА', 'ИГЭС', 'ИИЭСМ']
• ['ИСА', 'ИСА', 'ИГЭС', 'ИГЭС', 'ИИЭСМ', 'ИИЭСМ']

Какие из перечисленных задач можно решить с помощью кластеризации?

• задача кредитного скоринга
• поиск схожих по характеристикам компаний
• предсказание курса валюты
• сегментация покупателей

Какие из утверждений о решающих деревьях верны?

• Даже при большом количестве классов требует минимальных вычислительных возможностей
• Для решающего дерева легко искать локальные минимумы
• Для решающего дерева не требуется нормализация признаков
• С помощью решающего дерева можно решить задачу кластеризации
• С помощью решающего дерева можно решить задачу регрессии

Какие меры оценивают разброс в данных?

• Медиана
• Межквартильный размах
• Мода
• Размах
• Среднее арифметическое
• Стандартное отклонение

Какие меры оценивают центральные (или типичные) наблюдения? Выберите все верные варианты.

• Медиана
• Межквартильный размах
• Мода
• Размах
• Среднее арифметическое
• Стандартное отклонение

Какие типы ячеек можно создавать в Jupyter Notebook?

• аудиозапись
• картинка
• код на языке Python
• текст в разметке markdown

Какой из приведенных ниже вариантов вычисления максимального значения u=max(x, y) на языке Python содержит ошибку?

• if x>y: u=x else: u=y
• u=if x>y: x else: y
• u=max(x,y)
• u=x if x>y else y

Какой модуль необходимо импортировать для вычисления скалярного произведения при помощи функции dot()?

• math
• matplotlib
• numpy
• pandas

Какой тип будет иметь объект A после выполнения следующего кода A=[1,2,3]

• кортеж (tuple)
• множество(set)
• словарь(dict)
• список (list)

Какой тип будет иметь объект A после выполнения следующего кода A={1:'Раз',2:'Два',3:'Три'}

• массив (array)
• множество(set)
• словарь(dict)
• список (list)

Клиент с каким номером (client_id) набора данных data.json совершил наибольшее количество действий с (category)=datepicker

• 27115
• 52492
• 56544
• 58113
• 62602

Количество контрактов, заключенных одним (случайно выбранным) менеджером за год — это

• дискретная случайная величина
• непрерывная случайная величина
• случайная величина
• случайный эксперимент

На рисунке представлено решающее дерево «Ситуации из жизни» с признаками «количество доступных денег» и «количество времени до важного события». Пусть дана следующая выборка из пяти объектов (первый признак — деньги, второй — время): [250, 45], [100, 35], [400, 30], [250, 60], [300, 50]. Сколько из них попадёт в красный лист?

• 0
• 1
• 2
• 3
• 4

Пусть решается задача классификации с помощью решающего дерева. Ниже приведены разные варианты распределения классов в какой-то произвольной вершине ([c1, c2, c3] означает, что в вершине c1 объектов первого класса, c2 объектов второго класса и c3 объектов третьего класса). Какой из них должен получить меньшее значение критерия информативности?

• [33,34,33]
• [35,45,20]
• [60,25,15]
• [95,3,2]

Сколько значений видов какао-бобов, используемых в батончике, встречаются в столбце bean_type б олее 10 раз в датасете cacao_flavors.xls?

• 22
• 30
• 41
• 5
• 7

Среднее арифметическое пяти чисел равно8.2. Четыре из этих чисел — 6, 10, 7 и 2. Найдите пятое число.

• 16
• 4
• 5
• 7
• 9

Стандартизируйте признак x = ((11), (8))

• 0.71, -0.71
• 1.5, -1.5
• 2.12, 0.47
• 9.5, 1.5

Фермер может выращивать либо кукурузу, либо соевые бобы. Вероятность того, что цены на будущий урожай этих культур повысятся, останутся на том же уровне или понизятся, равна соответственно 0,25, 0,30 и 0,45. Если цены возрастут, урожай кукурузы даст 30 000 долл. чистого дохода, а урожай соевых бобов — 10 000 долл. Если цены останутся неизменными, фермер лишь покроет расходы. Но если цены станут ниже, урожай кукурузы и соевых бобов приведет к потерям в 35 000 и 5 000 долл. соответственно. Дерево решений Какую культуру не следует выращивать фермеру? Чему может быть равен убыток?

• Бобы 250$
• Бобы 8250$
• Кукуруза 250$
• Кукуруза 8250$
• Обе культуры не принесут прибыли
• Обе культуры – прибыль одинаковая

Чему равна MSE на этих данных? Предсказанное значение = 1; 3; 2; 5. Истинное значение = 2; 3; -1; 4.

• 2.2
• 2.5
• 2.75
• 3.5

Чему равна MSE на этих данных? Предсказанное значение = 4; 1; -2; 3. Истинное значение = 2; -2; -3; 4.

• 2.75
• 3.5
• 3.75
• 4.25

Чему равна MSE на этих данных? Предсказанное значение = 4; 1; -2; 3. Истинное значение = 5; 0; -3; 4.

• 0.25
• 1.0
• 1.5
• 1.75

Что будет выведено в результате работы следующего фрагмента на языке Python?

for x in range (1,7,3):

print(x, end=' ')

• 0 3 6
• 1 3 7
• 1 4
• 1 7 3

Что будет выведено в результате работы следующего фрагмента на языке Python?

import numpy as np

A=np.array([[1, 2, 4],[10, 20, 40]])

x=np.mean(A,axis=0)

print(x)

• [2. 20.]
• [2.333 23.333]
• [5. 11. 22.]
• [5.5 11. 22.]

Что будет выведено в результате работы следующего фрагмента на языке Python?

import numpy as np

T=np.array(range(1,13))

A=np.array(T).reshape(3,4)

x=np.max(A,axis=1)

print(x)

• [2 6 10]
• [4 8 12]
• [5 6 7 8]
• [9 10 11 12]

Что будет выведено в результате работы следующего фрагмента на языке Python?

import numpy as np

x=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

y=x[2:5]

print(np.min(y),np.max(y))

• 2 4
• 2 5
• 3 5
• 3 6

Что будет выведено в результате работы следующего фрагмента на языке Python?

import pandas as pd

s=pd.Series([0,1,2])

print(s)

• 0[1]
• 1[2]
• 2[3]
• 0 0
• 1 1
• 2 2
• 0 1
• 1 2
• 2 3
• 1 0
• 2 1
• 3 2

Что будет выведено в результате работы следующего фрагмента на языке Python?

X=list(range(1,7,3))

print(X)

• [0, 3, 6]
• [1, 3, 7]
• [1, 4]
• [1, 7, 3]