Makine Öğrenmesi Vize Test 3 – AUZEF Bilgisayar Programcılığı

Ders: Makine Öğrenmesi
Ünite: Bu derste ünite kullanılmıyor
Test türü: Vize Test
Test numarası: 3

Test Soruları

Testi çözmek için sayfa etkileşimli olarak hazırlandığında şıklarını seçebilirsin.

Soru 1 / 20

Bir veri kümesinde 'tarih' alanı metin (string) olarak tutuluyor ve aylara göre özellik çıkarılacak. Uygun ilk adım hangisidir?

Soru 2 / 20

Bir regresyon modelinde üç örneğin hataları sırasıyla 1, −2 ve 3 olarak bulunuyor. Ortalama karesel hata (MSE) kaçtır?

Soru 3 / 20

Aynı veri ve aynı k değeriyle farklı ilk merkezler seçildiğinde K-Means farklı sonuçlar verebilir. Bunun açıklaması hangisidir?

Soru 4 / 20

Modelin eğitimde görmediği yeni örneklerde de isabetli tahmin yapabilmesi hangi kavramla açıklanır?

Soru 5 / 20

Veri ön işleme sırasında ortalama ve standart sapma tüm veri üzerinden hesaplanıp daha sonra test kümesi ayrılıyor. Temel metodolojik tehlike hangisidir?

Soru 6 / 20

Pandas `DataFrame` yapısı için aşağıdakilerden hangisi en uygun tanımdır?

Soru 7 / 20

Bir veri kümesindeki sayısal sütunlar arasındaki korelasyon katsayılarını renklerle bir matris üzerinde sunan görsel hangisidir?

Soru 8 / 20

Sınıflandırma verisinin %95'i 'normal', %5'i 'anomali' sınıfındadır. Ön işlem ve değerlendirmede hangisi özellikle yararlıdır?

Soru 9 / 20

Regresyonda R² (belirleme katsayısı) ile ilgili hangisi doğrudur?

Soru 10 / 20

K-Means++ başlangıç stratejisinin temel kullanım amacı nedir?

Soru 11 / 20

Bir hastane, hasta bilgileriyle hastalık riskini tahmin edecek model kuruyor. Bu uygulamada hangi yaklaşım özellikle önemlidir?

Soru 12 / 20

Doğrulama kümesiyle model seçimi yapıldıktan sonra test kümesi hangi amaçla kullanılmalıdır?

Soru 13 / 20

`import pandas as pd` satırından sonra CSV dosyasını tabloya okumak için tipik olarak hangi çağrı kullanılır?

Soru 14 / 20

Bölümlere göre öğrenci sayıları gibi ayrık kategorilerin büyüklüklerini karşılaştırmak için hangi grafik genellikle doğrudur?

Soru 15 / 20

Aykırı değerlerden etkilenen bir gelir değişkeninin ölçeğini düzenlemek için medyan ve çeyrekler arası aralığı kullanan araç hangisidir?

Soru 16 / 20

Çoklu regresyonda iki açıklayıcı değişken neredeyse aynı bilgiyi taşıyorsa katsayı yorumları açısından hangi sorun oluşabilir?

Soru 17 / 20

K-Means uygulanırken 'yıllık gelir' binlerle, 'ziyaret sayısı' tek haneli değerlerle ölçülüyor. Ön işlemde hangisine dikkat edilmelidir?

Soru 18 / 20

Python'da `def kare(x): return x*x` fonksiyonu tanımlanmışsa `kare(5)` ifadesi ne üretir?

Soru 19 / 20

Grafikte y ekseninin 0 yerine 990'dan başlatılması, 995 ile 1000 arasındaki küçük değişimi çok büyükmüş gibi gösterebilir. Bu neye örnektir?

Soru 20 / 20