Neural Networks in Data Mining
10 Questions
0 Views

Neural Networks in Data Mining

Created by
@RationalSanDiego

Podcast Beta

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

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

  • Gyorsabb az időigénye
  • Kevesebb időigénye van
  • Kevesebb adat szükséges
  • Pontosabb modellt ad (correct)

    • Mi a Bootstrap módszer lényege?

  • Időigénye 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 időt vesz igénybe
  • Pontatlanabb modellt ad
  • Nagyobb adathalmaz szükséges

    • Mi a k-szoros kereszt-validálás speciális esete?

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

    Milyen adathalmazoknál használjuk a Bootstrap módszert?

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

    Mi a Rétegzett kereszt-validálás célja?

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

    Milyen hátránya van a Bootstrap módszernek?

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

    Mi a Leave-one-out kereszt-validálás?

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

    Hány százalékban reprezentálja a teszthalmaz a mintákat nagy elemszám esetén?

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

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

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

    More Like This

    Use Quizgecko on...
    Browser
    Open
    Browser
    Browser