Data Mining
Data Mining Quiz
Testați-vă cunoștințele despre data mining cu acest quiz captivant! Cu 51 de întrebări variate, veți avea ocazia să vă evaluați înțelegerea conceptelor-cheie precum date structurate, nestructurate, prelucrări predictive și descriptive, și multe altele.
Beneficii:
- Îmbunătățiți-vă abilitățile de analiză a datelor
- Descoperiți cum să interpretați rezultatele în data mining
- Consolidați-vă cunoștințele în domeniul algoritmilor și performanței clasificatorilor
Care din exemplele următoare descriu date semi”structurate?
Un fisier TXT
Un fisier XML
Un fisier imagine BMP
Care din exemplele următoare descriu date nestructurate?
Un fisier TXT
Un fisier XML
Un fisier imagine BMP
Ce reprezintă o instanță?
O coloană din matricea datelor
O linie din matricea datelor
Un atribut din matricea datelor
Ce reprezintă o variabilă?
O coloană din matricea datelor
O linie din matricea datelor
Un atribut din matricea datelor
Care din exemplele următoare descriu date structurate?
Un fisier JSON
Un fisier XML
Un fisier imagine BMP
Care dintre tipurile următoare de prelucrări se încadrează în
categoria de prelucrări predictive?
categoria de prelucrări predictive?
Clasificare
Grupare
Asociere
Care dintre tipurile următoare de prelucrări se încadrează în
categoria de prelucrări descriptive?
categoria de prelucrări descriptive?
Clasificare
Grupare
Asociere
Care dintre tipurile următoare de prelucrări se încadrează în
categoria de prelucrări descriptive?
categoria de prelucrări descriptive?
Clasificare
Grupare
Regresie
Care dintre tipurile următoare de prelucrări se încadrează în
categoria de prelucrări predictive?
categoria de prelucrări predictive?
Clasificare
Grupare
Regresie
Care dintre tipurile următoare operații nu se încadrează în etapa de preprocesare a datelor?
Curățirea datelor
Colectarea datelor
Analiza datelor
Care dintre tipurile următoare operații se încadrează în etapa de preprocesare a datelor?
Curățirea datelor
Colectarea datelor
Selecția atributelor
Care dintre tipurile următoare de discretizare permite obținerea dintr”un domeniu continuu a unui set de subdomenii cu același număr de înregistrări?
Equi”label
Equi”depth
Niciuna din celelalte două variante
Care dintre tipurile următoare de discretizare permite obținerea dintr”un domeniu continuu a unui set de subdomenii ce conțin valori care aparțin aceleași clase?
Equi”label
Equi”depth
Niciuna din celelalte două variante
Care dintre tipurile următoare operații de transformare permit concentrarea numărului de atribute inițial într”un set de atribute redus, necorelate între ele și păstrează cât mai mult din variabilitatea datelor?
Scalarea
Normalizarea
Analiza componentelor principale
Cum se aleg componentele principale din setul de componente determinat la finalul analizei componentelor principale?
Folosind valorile proprii (𝜆) ale matricei de covarianță ordonate crescător
) folosind proporția cumulată a varianțelor (R)
Nu se aleg, se păstrează toate componentele obținute
Ce rezultat se obține prin rularea in R a succesiunii următoare de comenzi, cu toate pachetele de comenzi necesare deja încărcate,? eigMatrix <- eigen(covMatrix) eigMatrix$values
Se afișează valorile proprii ale matricei covMatrix
Se afișează vectorii proprii ai matricei covMatrix
Textul prezentat nu conține comenzi valide în limbajul R
Ce rezultat se obține prin rularea in R a succesiunii următoare de comenzi, cu toate pachetele de comenzi necesare deja încărcate,? eigMatrix <- eigen(covMatrix) eigMatrix$vectors
Se afișează valorile proprii ale matricei covMatrix
Se afișează vectorii proprii ai matricei covMatrix
Textul prezentat nu conține comenzi valide în limbajul R
Câte componente principale trebuie selectate pentru a păstra cel puțin 95% din variația inițială a unui set de date cu 4 atribute, pentru care valorii proprii ale matricei de covarianță determinate sunt următoarele:
Două: 𝜆ଵ, 𝜆ଶ
Una singură: 𝜆ଵ
Trei : 𝜆ଵ, 𝜆ଶ, 𝜆ଷ
Care dintre următoarele operații de transformare permite scalarea valorilor unei variabile (𝑥 ) într”una nouă (𝑧 ) ale cărei valori se vor plasa într”un anume interval dorit, oricare interval ar fi ales?
0%
0
0%
0
0%
0
Care dintre următoarele operații de transformare permite standardizarea valorilor unei variabile (𝑥 ) într”una nouă (𝑧 ) ale cărei valori se vor plasa într”un anume interval dorit, oricare interval ar fi ales?
0%
0
0%
0
0%
0
Care dintre următoarele operații de transformare permite normalizarea valorilor unei variabile (𝑥 ) într”una nouă (𝑧 ) ale cărei valori se vor plasa într”un anume interval dorit, oricare interval ar fi ales?
0%
0
0%
0
0%
0
Din ce matrice se iau valorile necesare calcului indicatorului de performanță a clasificării numit acuratețe?
Matricea de covarianță
Matricea de corelație
Matricea de confuzie
Care dintre următorii indicatori sunt folosiți la măsurarea performanței unui clasificator?
TN_rate
TP_rate
Coeficientul de corelație
Cu ajutorul căror indicatori se poate realiza curba ROC?
FP_rate, TP_rate
Acuratețe, Senzitivitate
Precizie, Prevalență
Care este formula corectă pentru indicatorul de măsurare a performanței în clasificare numit specificitate?
0%
0
0%
0
0%
0
Care este formula corectă pentru indicatorul de măsurare a performanței în clasificare numit acuratețe?
0%
0
0%
0
0%
0
Care este formula corectă pentru indicatorul de măsurare a performanței în clasificare numit senzitivitate?
0%
0
0%
0
0%
0
Care dintre următoarele grafice ce contin curbe ROC arată o performanță mai mare în clasificare?
0%
0
0%
0
0%
0
Care dintre următoarele grafice ce contin curbe ROC arată o performanță mai mică în clasificare?
0%
0
0%
0
0%
0
Când un clasificator are performanță foarte slabă cum este AUC (area under the curve) corespunzătoare curbei ROC obținute?
Minimă
Maximă
AUC nu se folosește în evaluarea performanței în clasificare
Când un clasificator are performanță foarte bună cum este AUC (area under the curve) corespunzătoare curbei ROC obținute?
Minimă
Maximă
AUC nu se folosește în evaluarea performanței în clasificare
Cum se folosește curba ROC în cazul evaluării performanței unei clasificării într”un număr mai mare de două clase?
Nu se poate folosi în mod obișnuit
în mod obișnuit, nu necesită nici o schimbare
Curba ROC nu se folosește la evaluarea performanței clasificării
Ce efect are rularea următoarelor comenzi în R, cu toate pachetele de comenzi necesare deja încărcate?
ștergerea din setul de antrenament a 20% din instanțe pentru a genera setul de testare
Spargerea setului de date inițial într”un set de antrenament și unul de testare, cu proporțiile de 80% pentru primul și 20% pentru al doilea
Spargerea setului de date inițial într”un set de antrenament și unul de testare, cu proporțiile de 20% pentru primul și 80% pentru al doilea
Ce efect are utilizarea in R a următoarei succesiuni de comenzi, cu toate pachetele de comenzi necesare deja încărcate, în cazul unei probleme de clasificare? model <- OneR(data_train, verbose = TRUE) summary(model)
Afișarea matricei de confuzie obținute în urma aplicării clasificatorului OneR asupra datelor din setul data_train
Nici un efect, cel puțin o comandă este scrisă greșit și rularea lor va genera un mesaj de eroare
Afișarea regulilor de clasificare obținute cu ajutorul clasificatorului OneR utilizat
Pentru ce poate fi folosit clasificatorul ZeroR?
Pentru a obține o clasificare a instanțelor dintr”un set cu zero erori
Pentru a stabili o limită minimă de performanță sub care oricare alt clasificator folosit să nu coboare
în locul clasificatorului OneR pentru o perfomanță mai bună în clasificare
Ce reprezintă un arbore de decizie?
O diagramă de întrebări la care răspundeți ce vizează valorile atributelor unei instanțe până când se ajunge la o predicție
O metodă de antrenare a unei rețele neuronale
O diagramă de întrebări la care răspundeți ce vizează valorile instanțelor dintr”un set de date până când se ajunge la o predicție
Ce reprezintă un nod dintr”un arbore de decizie?
Un punct de start al arborelui de decizie
Reprezintă un punct de decizie care conduce către predicția variabilei de ieșire
Reprezintă clasa finală a rezultatului
Ce reprezintă un nod rădăcină?
Un punct de start al arborelui de decizie
Reprezintă un punct de decizie care conduce către predicția variabilei de ieșire
Reprezintă clasa finală a rezultatului
Ce reprezintă o frunză?
Porțiune de arbore care poate conține: noduri interne, ramuri, frunze
Reprezintă conexiuni orientate între noduri
Reprezintă clasa finală a rezultatului
Ce reprezintă ramurile?
Porțiune de arbore care poate conține: noduri interne, ramuri, frunze
Reprezintă conexiuni orientate între noduri
Reprezintă clasa finală a rezultatului
Ce reprezintă un subarbore?
Porțiune de arbore care poate conține: noduri interne, ramuri, frunze
Reprezintă conexiuni orientate între noduri
Reprezintă clasa finală a rezultatului
Ce tip de arbore de decizie se obține atunci când variabila pentru care se face predicția este de tip calitativ (nominală sau ordinală) sau este cantitativă cu valori discrete?
Arbore de regresie
Arbore de clasificare
Nu se poate obține un arbore de decizie
Ce tip de arbore de decizie se obține atunci când variabila pentru care se face predicția este de tip cantitativă, continuă (ia valori reale)?
Arbore de regresie
Arbore de clasificare
Nu se poate obține un arbore de decizie
Care dintre variantele următoare de indicatori permite selecția atributelor utilizate pentru clasificarea unei mulțimi T de instanțe în mai mult de două clase?
SplitInfo (X,T)
Indicele Gini
GainRatio (X,T)
Care dintre variantele următoare de indicatori este folosit pentru splitări binare?
SplitInfo (X,T)
Indicele Gini
GainRatio (X,T)
Care dintre variantele următoare de indicatori permite determinarea cantității de informație (în biți) necesară pentru clasificarea instanțelor mulțimii T fără cunoașterea atributului X?
0%
0
0%
0
0%
0
Care dintre variantele următoare de indicatori permite determinarea cantității de informație (în biți) necesară pentru clasificarea instanțelor mulțimii T când se știe atributul X?
0%
0
0%
0
0%
0
Ce efect are rularea următoarei secțiuni de cod (cu toate pachetele de comenzi necesare incărcate deja în memorie) in R?
construiește și afișează grafic arborele de decizie rezultat
Va genera o eroare și se va opri din execuție
Va afișa un rezultat in consola R și atât
În cazul clasificatorilor bazați pe instanțe, ce fel de valori trebuie să aibă măsurile de similaritate și disimilaritate pentru instanțe care fac parte din același grup?
Valori mari pentru măsurile de similaritate și valori mari pentru măsurile de disimilaritate
Valori mari pentru măsurile de similaritate și valori mici pentru măsurile de disimilaritate
Valori mici pentru măsurile de similaritate și valori mici pentru măsurile de disimilaritate
{"name":"Data Mining", "url":"https://www.quiz-maker.com/QPREVIEW","txt":"Testați-vă cunoștințele despre data mining cu acest quiz captivant! Cu 51 de întrebări variate, veți avea ocazia să vă evaluați înțelegerea conceptelor-cheie precum date structurate, nestructurate, prelucrări predictive și descriptive, și multe altele.Beneficii:Îmbunătățiți-vă abilitățile de analiză a datelorDescoperiți cum să interpretați rezultatele în data miningConsolidați-vă cunoștințele în domeniul algoritmilor și performanței clasificatorilor","img":"https:/images/course2.png"}