Neural Networks in Data Mining

Choose a study mode

Play Quiz
Study Flashcards
Spaced Repetition
Chat to Lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson
Download our mobile app to listen on the go
Get App

Questions and Answers

Milyen előnye van a Leave-one-out kereszt-validálásnak?

  • Gyorsabb az idÅ‘igénye
  • Kevesebb idÅ‘igénye van
  • Kevesebb adat szükséges
  • Pontosabb modellt ad (correct)

Mi a Bootstrap módszer lényege?

  • IdÅ‘igénye nagyobb, mint a Leave-one-out módszernek
  • Kis adathalmazoknál használjuk
  • Véletlen számok generálása és tréning halmaz kialakítása (correct)
  • Csak két osztály esetén alkalmazható

Milyen hátránya van a Leave-one-out kereszt-validálásnak?

  • 1 teszt minta nem reprezentál minden osztályt (correct)
  • Túl sok idÅ‘t vesz igénybe
  • Pontatlanabb modellt ad
  • Nagyobb adathalmaz szükséges

Mi a k-szoros kereszt-validálás speciális esete?

<p>Leave-one-out (C)</p> Signup and view all the answers

Milyen adathalmazoknál használjuk a Bootstrap módszert?

<p>Kis és közepes adathalmazoknál (D)</p> Signup and view all the answers

Mi a Rétegzett kereszt-validálás célja?

<p>Az adathalmaz osztályok közti eloszlásának tükrözése (C)</p> Signup and view all the answers

Milyen hátránya van a Bootstrap módszernek?

<p>Időigénye nagyobb, mint a Leave-one-out módszernek (D)</p> Signup and view all the answers

Mi a Leave-one-out kereszt-validálás?

<p>K-szoros kereszt-validálás speciális esete (C)</p> Signup and view all the answers

Hány százalékban reprezentálja a teszthalmaz a mintákat nagy elemszám esetén?

<p>36,8% (D)</p> Signup and view all the answers

Milyen adathalmazoknál használjuk a Leave-one-out kereszt-validálást?

<p>Kis adathalmazoknál (B)</p> Signup and view all the answers

Flashcards are hidden until you start studying

More Like This

Use Quizgecko on...
Browser
Browser