Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Vize Test 3 – AUZEF Yönetim Bilişim Sistemleri

Ders: Yapay Zeka ve 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 konutun yalnızca metrekaresine bakarak fiyatını tahmin eden doğrusal yaklaşım hangi modeldir?

Soru 2 / 20

Bir satış tahmini modelinde reklam bütçesi, mağaza büyüklüğü ve çalışan sayısı birlikte kullanılıyorsa hangi model uygundur?

Soru 3 / 20

Basit doğrusal modelde sabit 8, eğim 2 ise girdi 5 için beklenen tahmin kaçtır?

Soru 4 / 20

Bir modelde fiyat tahmini ile gerçek fiyat arasındaki farkın teknik adı nedir?

Soru 5 / 20

Doğrusal regresyon katsayıları tahmin edilirken hataların karelerinin toplamını azaltan klasik yaklaşım hangisidir?

Soru 6 / 20

Satış için tahmin 72, gerçek değer 80 ise gerçek eksi tahmin biçimindeki artık kaçtır?

Soru 7 / 20

Bir modelin pozitif gelir katsayısı, diğer özellikler sabit tutulduğunda nasıl yorumlanır?

Soru 8 / 20

İki açıklayıcı değişkenin birbirine aşırı benzer bilgiler taşıması regresyonda hangi soruna yol açabilir?

Soru 9 / 20

Bir regresyon modelinin hatalarını daha ağır cezalandırmak için büyük sapmaların karesini kullanan performans ölçütü hangisidir?

Soru 10 / 20

Bir regresyon modelinde scikit-learn ile tahmin yaparken öğrenilmiş modelin hangi metodu çağrılır?

Soru 11 / 20

Müşterilerin davranış verilerinden hedef etiketi olmadan segmentler çıkarmak için hangi algoritma uygundur?

Soru 12 / 20

Python kodunda KMeans(n_clusters=4) yazılması hangi parametreyi belirtir?

Soru 13 / 20

K-Ortalamalar yönteminde bir kayıt genellikle hangi kümeye atanır?

Soru 14 / 20

Merkezi (2,3) olan küme ile merkezi (9,9) olan kümeye göre (3,4) noktası hangisine daha yakındır?

Soru 15 / 20

K-Ortalamalar algoritmasında merkezlerin her yinelemede güncellenmesi hangi bilgiye dayanır?

Soru 16 / 20

Bir kümeleme algoritmasında kümeler oluşturulmadan önce her sınıf için doğru etiketlerin gerekmediği neden söylenir?

Soru 17 / 20

k-NN algoritması sınıfı bilinmeyen bir gözleme hangi veri grubuna bakarak sınıf atar?

Soru 18 / 20

Bir sınıflandırma örneğinin en yakın beş komşusundan üçü A, ikisi B sınıfındaysa eşit ağırlıklı k-NN sonucu nedir?

Soru 19 / 20

k-NN yönteminin yaş 20–70, gelir 1000–100000 aralığında iken doğrudan uygulanmasında hangi sorun görülebilir?

Soru 20 / 20