28 Questions
Was ist der erste Schritt im Prozess des maschinellen Lernens?
Import von Modulen
Welche Softwaremodule werden für das maschinelle Lernen verwendet?
Pandas, NumPy, Scikit Learn
Was wird im zweiten Schritt des maschinellen Lernens gemacht?
Laden des Datensatzes
Was ist ein möglicher Datensatz für das maschinelle Lernen?
Iris-Datensatz
Was beinhaltet der dritte Schritt des maschinellen Lernens?
Daten-Preprocessing
Was ist ein möglicher Schritt im Daten-Preprocessing?
Trennung der Datenpunkte von den Zielklassen
Was wird im vierten Schritt des maschinellen Lernens gemacht?
Erstellen des Klassifikators
Was wird im fünften Schritt des maschinellen Lernens gemacht?
Trainieren des Klassifikators
Wie lernt der Klassifikator die Beziehung zwischen den Eingabevariablen und den Zielklassen?
Mit der Methode '.fit()'
Was kann der Klassifikator im maschinellen Lernen sein?
Entscheidungsbaum, k-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Neuronales Netzwerk
Was ist der Zweck des Random Forest-Modells?
Die Verbesserung der Genauigkeit und die Kontrolle der Überanpassung.
Welche Aussage über den Random Forest ist korrekt?
Er erzielt in der Regel bessere Ergebnisse als ein einzelner Entscheidungsbaum.
Was ist der Zweck des K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithmus?
Die Klassifikation von Zellen als bösartig oder gutartig.
Was ist der erste Schritt bei der Vorbereitung des KNN-Algorithmus?
Das Laden des Datensatzes und die Erkundung der Daten.
Warum ist es wichtig, die Daten in Trainings- und Testdaten aufzuteilen?
Um die Leistung des Modells zu bewerten.
Was ist der Zweck der Skalierung der Daten?
Um sicherzustellen, dass die Daten auf eine einheitliche Weise verarbeitet werden.
Was ist der Zweck der Normalisierung der Daten?
Die Skalierung der Daten auf den Bereich von 0 bis 1.
Warum ist es wichtig, die Skalierung nur auf Grundlage der Trainingsdaten durchzuführen?
Um zu verhindern, dass Informationen aus den Testdaten in die Trainingsdaten gelangen.
Was ist der Zweck des KNN-Algorithmus?
Die Klassifikation von Datenpunkten basierend auf ihren k nächsten Nachbarn.
Was ist die Funktion der Methode '.score()' beim Bewerten des Klassifikators?
Sie berechnet die Genauigkeit des Modells auf den Testdaten.
Was ist der Prozess des maschinellen Lernens?
Das Laden und Aufbereiten von Daten und das Erstellen und Trainieren eines Klassifikators.
Was ist der erste Schritt im maschinellen Lernprozess?
Das Importieren von Modulen.
Was bedeutet es, die Daten für den Computer verständlicher zu machen?
Die Daten sortieren und aufbereiten.
Was ist ein Entscheidungsbaum-Klassifikator?
Ein Modell, das aus Daten lernt und Vorhersagen trifft.
Wie können Entscheidungsbäume visualisiert werden?
Durch das Erstellen von Baumstrukturen.
Was ist ein Random Forest?
Ein Ensemble-Lerner, der die Ergebnisse mehrerer Schätzer aggregiert.
Was ist der Vorteil eines Random Forest gegenüber einem einzelnen Entscheidungsbaum?
Ein Random Forest verwendet zufällige Teilmengen der Trainingsdaten.
Wie wird ein Random Forest in scikit-learn erstellt?
Durch das Fitten von Entscheidungsbäumen auf verschiedene Teilmengen der Trainingsdaten.
Testen Sie Ihr Wissen über den Entwicklungsprozess des maschinellen Lernens! Erfahren Sie mehr über die sechs Schritte, darunter das Importieren von Modulen und das Laden von Datensätzen. Tauchen Sie ein in die Welt des maschinellen Lernens und verbessern Sie Ihre Kenntnisse in diesem spannenden Bereich.
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