تقييم الدرس 24

تحسين النموذج واختيار المتغيرات

أجب عن الأسئلة ثم اضغط «صحّح ورقتي» في آخر الصفحة. ← العودة إلى الدرس

أسئلة التقييم

تقييم الدرس 24: تحسين النموذج واختيار المتغيرات. إجاباتك تُحفظ تلقائيًّا على هذا الجهاز؛ أجب ثم اضغط «صحّح ورقتي».

1) متغيّر ثابت ارتباطه بالهدف:

2) لتوحيد مقاييس المتغيّرات:

3) حفظ التدريب والفشل على الاختبار:

4) نوحّد المقياس:

5) لقياس أهمّية متغيّر مبدئيًّا:

1) إضافة كل المتغيّرات دائمًا يحسّن النموذج.

الصواب: خطأ

2) المتغيّر الثابت لا يحمل معلومة تمييزية.

الصواب: صح

3) التوحيد قبل التقسيم يسرّب معلومات الاختبار.

الصواب: صح

4) فجوة كبيرة بين دقّة التدريب والاختبار تدلّ على فرط تخصيص.

الصواب: صح

5) النماذج الشجرية تحتاج توحيد المقاييس دائمًا.

الصواب: خطأ

1) لتوحيد مقاييس المتغيّرات نستخدم .

الإجابة: StandardScaler

2) حفظ التدريب والفشل على الجديد يسمّى فرط .

الإجابة: التخصيص

3) نوحّد المقياس بعد .

الإجابة: التقسيم

1) df.corr()["y"] يقيس ارتباط الأعمدة بالهدف.

الصواب: صح

2) StandardScaler يجعل المتوسط≈0 والانحراف≈1.

الصواب: صح

أجب عن الأسئلة ثم اضغط «صحّح ورقتي».