В городе N живет 1000 человек, из них 100 мошенников. За год осудили за мошенничество 80 человек, из них на самом деле реальных мошенников было 70 человек. Вычислите следующие три метрики качества борьбы с мошенничеством в городе N: верность (accuracy), полноту (recall) и точность (precision). В качестве ответа напишите среднее арифметическое трех указанных метрик с точностью до трех знаков после запятой:
Даны четыре примера (наблюдения) в трехмерном пространстве признаков: A(1;4;10), B(2;5;6), C(1;3;8) и D(2;4;8), при этом известно, что первый и третий примеры относятся к классу "1", а второй и четвертый – к классу "0". Для обучения на данных примерах применяется алгоритм случайный лес (random forest). Случайным образом были выбраны 5 наборов примеров и признаков: (1) пример 1 (признаки 1,2) + пример 2 (признаки 1,3); (2) пример 3 (признаки 2,3) + пример 4 (признак 1); (3) пример 2 (признаки 1,2,3) + пример 3 (признак 1); (4) пример 1 (признаки 1,3) + пример 2 (признак 1) + пример 3 (признак 3); (5) пример 1 (признаки 2,3) + пример 4 (признаки 2,3). Для этих пяти наборов были построены соответственно пять деревьев по алгоритму CART, нечистота (impurity) вычислялась по Джини. Принадлежность к классу определяется голосованием – числом деревьев, которые отнесли тот или иной пример к определенному классу. Сколько деревьев отнесут тестовый пример F(2;3;6) к классу "0"? (Напишите ответ в виде целого числа.)
Версия какого алгоритма для построения деревьев решений использует числовые признаки как в CART, а номинальные - как в ID3 ? Ответ укажите с точность до 1-го знака после запятой
Выберите оптимальный параметр для следующей модели согласно принципу ML (Maximum Likelihood / Максимальное правдоподобие): "Вероятность того что идет дождь если есть тучи сильнее, чем вероятность того что идет дождь, если туч нет":
Назовите типы моделей классификации в порядке убывания сложности
Вычислить наилучшее бинарное разделение корневого узла по одному признаку, пользуясь gini impurity:
Укажите играть в гольф на открытой площадке или нет, основываясь на дерево решений ниже
Объект 1 находится выше функции принятия решений, объект 2 - ниже функции принятия решений. Выберите верное утверждение.
Дан единичный квадрат с координатами вершин (0;0), (0;1), (1;1), (1;0). При этом первая и третья вершины относятся к классу "-1", а вторая и четвертая – "1". Требуется построить классификатор, получающий на входе координату вершины, а на выходе дающий метку класса (задача XOR). Применим алгоритм градиентного бустинга (gradient boosting) с функцией потерь L(y,h)=(1/2)*(y-h)^2. Очевидно, h0(x)=const=0. Далее, выбираем в качестве a1 функцию, равную -1 левее разделяющей границы, проходящей через точки (1/2;0) и (0;1/2), и 1 в противном случае. Найдите b1 – вес функции a1 с точностью до одного знака после запятой.
Дан единичный квадрат с координатами вершин (0;0), (0;1), (1;1), (1;0). При этом первая и третья вершины относятся к классу "-1", а вторая и четвертая – "1". Требуется построить классификатор, получающий на входе координату вершины, а на выходе дающий метку класса (задача XOR). Применим алгоритм градиентного бустинга (gradient boosting) с функцией потерь L(y,h)=ln(1+exp(-2*y*h)). Очевидно, h0(x)=const=0. Далее, выбираем в качестве a1 функцию, равную -1 левее разделяющей границы, проходящей через точки (1/2;0) и (0;1/2), и 1 в противном случае. Найдите итоговый коэффициент перед функцией a1 с учетом коэффициента регуляризации (shrinkage) 0,55.
