Интеллектуальный анализ данных Тест №1

Установленная последовательность этапов решения задачи прогнозирования временных рядов с использованием метода экспоненциального сглаживания:

1. Подготовка данных
2. Выбор модели экспоненциального сглаживания
3. Обучение модели на исторических данных
4. Генерация прогноза на будущий период
5. Оценка точности прогноза

• Создание и обучение моделей на основе подготовленных данных и выбранных алгоритмов: Моделирование
• Определение требований к данным и выбор наиболее релевантных признаков: Выбор признаков
• Сбор, оценка и обработка сырых данных для последующего анализа: Подготовка данных
• Оценка качества и эффективности разработанных моделей на тестовых данных: Оценка модели
• Использование результатов моделирования и анализа для принятия решений и улучшения бизнес-процессов: Внедрение модели
• 
  

Установите последовательность этапов решения задачи классификации текстов с использованием наивного байесовского классификатора:

Предобработка и очистка текстовых данных

Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

Оценка качества классификации

Обучение классификатора на обучающей выборке

• Векторизация текстовых данных
• 
  

Установите последовательность этапов применения ассоциативного анализа для выявления часто встречающихся паттернов покупок:

Выделение часто встречающихся наборов

Формирование кандидатов в часто встречающиеся наборы

Подсчет поддержки и достоверности правил

Генерация ассоциативных правил

• Выбор минимального уровня поддержки и достоверности
• 
  

Установите последовательность этапов решения задачи классификации с использованием метода опорных векторов (SVM):

Оценка точности модели

Подготовка данных

Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

Обучение модели на обучающей выборке

• Выбор ядра и настройка гиперпараметров

Имеется следующий список значений стандартных отклонений для 8 разных алгоритмов интеллектуального анализа данных: 1.5 2.3 0.8 1.7 2.0 1.2 1.9 1.6. Найдите стандартное отклонение ближайшее к среднему значению стандартных отклонений.

Выберите один ответ:

2.3

1.2

0.8

1.6

1.9

2.0

1.5

• 1.7
• 
  
• 
  

Используя Python посчитайте сумму квадратов чисел в данном списке: [1 3 5 7 9]

Выберите один ответ:

165

200

215

185

145

175

130

• 155