Veri Madenciliği Final Test 1 – AUZEF Yönetim Bilişim Sistemleri

Ders: Veri Madenciliği
Ünite: Bu derste ünite kullanılmıyor
Test türü: Final Test
Test numarası: 1

Test Soruları

Testi çözmek için sayfa etkileşimli olarak hazırlandığında şıklarını seçebilirsin.

Soru 1 / 20

Bir gelir sütununda az sayıdaki çok yüksek değer yüzünden ölçekleme sonucu birçok normal gözlem aynı dar aralığa sıkışıyorsa hangi yaklaşım düşünülmelidir?

Soru 2 / 20

Bir sigorta şirketinin hasar talebinin TL tutarını tahmin etmesi ile dolandırıcılık etiketini tahmin etmesi arasındaki doğru ayrım nedir?

Soru 3 / 20

Bir modelde müşterinin işlem sonrası iptal bilgisinin geçmişten iptal tahmininde özellik olarak kullanılması ne tür hata yaratır?

Soru 4 / 20

Bir model için özellik ve hiperparametre ayarlamakta kullanılan veri bölümünün test bölümünden ayrı tutulması neden gerekir?

Soru 5 / 20

Hedef sınıfların oranı çok farklıysa çapraz doğrulamada hangi bölme türü çoğunlukla daha uygundur?

Soru 6 / 20

Dolandırıcılık kayıtları binde bir oranındayken herkesi güvenli sayan modelin yüksek doğruluğu neden yanıltıcıdır?

Soru 7 / 20

Standartlaştırma ile min-maks dönüşümünün doğru karşılaştırması hangisidir?

Soru 8 / 20

Çok kategorili bir ürün türü sütununu karar modeli için sayısallaştırırken sıranın gerçekte anlamlı olmaması neyi düşündürür?

Soru 9 / 20

Bir sınıflandırıcıdaki doğru pozitif, yanlış pozitif, yanlış negatif ve doğru negatif sayıları hangi tabloda özetlenir?

Soru 10 / 20

Veri madenciliği projesi canlıya alındıktan sonra modelin başarı ve veri dağılımını izlemek niçin gerekir?

Soru 11 / 20

Karar ağacı bir müşteriyi önce gelir düzeyi, sonra ödeme geçmişi üzerinden ayırdığında karar hangi yapı üzerinden verilir?

Soru 12 / 20

Karar ağacı oluşturulurken Gini safsızlığının düşmesi genellikle neyi ifade eder?

Soru 13 / 20

Eğitim verisindeki her ayrıntıyı öğrenen aşırı derin karar ağacının genellemesini artırmak için hangi yöntem kullanılabilir?

Soru 14 / 20

Naive Bayes sınıflandırıcısının temel sadeleştirici varsayımı hangisidir?

Soru 15 / 20

Yeni bir müşteriye en yakın bilinen müşterilerin sınıflarına bakarak karar veren algoritma hangisidir?

Soru 16 / 20

k-NN sınıflandırmada k değerinin 1 seçilmesi hangi riski artırabilir?

Soru 17 / 20

Gelir ile yaş değişkeni farklı ölçeklerdeyken k-NN sonuçlarının bozulmasının başlıca nedeni nedir?

Soru 18 / 20

ROC eğrisi hangi iki büyüklüğün farklı eşiklerdeki değişimini karşılaştırır?

Soru 19 / 20

Bir sınıflandırmada kesinlik 0,8 ve duyarlılık 0,5 ise F1 skoru yaklaşık kaçtır?

Soru 20 / 20