Verificação de conhecimento

Concluído

Verifique o seu conhecimento

1.

O que significa ter um conjunto de dados desequilibrado?

O número de amostras é menor ou maior do que o necessário

As colunas de feição contêm muitos valores ausentes

Existem muito mais exemplos de formação que correspondem a alguns outputs (categorias) do que a outros

2.

Que informação podemos extrair de uma única matriz de confusão?

Perda de log e/ou erro quadrático médio

Se o conjunto de dados superajustou o conjunto de treinamento

Que tipo de erros o modelo está a cometer

3.

Por que medidas como True Positives ou Accuracy não são usadas para treinar nossos modelos diretamente?

Existem barreiras matemáticas que impedem que estes sejam utilizados para alguns regimes de treino

Melhorias sutis no modelo geralmente não afetam essas métricas

Todas as opções acima

Tem de responder a todas as questões antes de verificar o seu trabalho.