Auzef Veri Madenciliği Final Deneme Sınavı -9
Auzef Veri Madenciliği Final Deneme Sınavı -9
#1. Bir regresyon analizinde bağımsız değişkenin katsayısının 2,16 bulunması neyi ifade eder?
Cevap: B) Bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin bir birim artışla 2,16 birim arttığını gösterir.
Açıklama: Regresyon analizinde bağımsız değişkenin katsayısı, bağımsız değişkendeki bir birimlik artışın bağımlı değişkende ne kadar bir artışa neden olduğunu gösterir.
#2. Karar ağaçları hangi tür düğümleri içerir?
Cevap: B) Yaprak düğümleri ve iç düğümler
Açıklama: Karar ağaçları, yaprak düğümleri ve iç düğümler içerir. Yaprak düğümleri, nihai sınıflandırma kararlarını temsil ederken, iç düğümler veri bölme kararlarını temsil eder.
#3. Aşırı değerlerin bulunduğu bir veri setinde hangi merkezi eğilim ölçüsü, genellikle yanıltıcı olabilir?
Cevap: B) Medyan
Açıklama: Aşırı değerlerin bulunduğu bir veri setinde, medyan merkezi eğilim ölçüsü olarak genellikle yanıltıcı olabilir, çünkü aşırı değerler medyanı etkileyebilir.
#4. Histogram hangi veri özelliklerini göstermek için kullanılır?
Cevap: A) Belli bir aralıktaki dağılım
Açıklama: Histogram, veri setindeki değerlerin belli bir aralıktaki dağılımını göstermek için kullanılır ve frekans dağılımını görselleştirir.
#5. Bir birliktelik kuralının güveni nedir?
Cevap: B) X’i içeren işlemlerde X ve Y ögelerinin ne sıklıkta göründüğünü
Açıklama: Bir kuralın güveni, X’i içeren işlemlerde X ve Y’nin birlikte görülme olasılığını ölçer ve kuralın doğruluğunu gösterir.
#6. Veri setindeki en büyük ve en küçük değer arasındaki farkı gösteren istatistik hangisidir?
Cevap: B) Aralık
Açıklama: Aralık, veri setindeki en büyük ve en küçük değer arasındaki farkı ifade eder ve veri dağılımının genişliğini gösterir.
#7. Sınıflandırma modelinin performansı nasıl değerlendirilir?
Cevap: B) Karışıklık matrisi ile
Açıklama: Karışıklık matrisi, sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılır ve modelin doğru ve yanlış sınıflandırmalarını özetler.
#8. Apriori algoritmasının amacı nedir?
Cevap: C) Sık öge kümelerini bulmak
Açıklama: Apriori algoritması, sık öge kümelerini bulmayı amaçlar. Bu, birliktelik kurallarının çıkarılmasında kullanılan temel bir adımdır.
#9. Birliktelik analizi için kullanılan destek ve güven oranları hangi bilgiyi sağlar?
Cevap: B) Bir kuralın ne sıklıkta uygulandığını ve çıkarımın güvenilirliğini
Açıklama: Destek ve güven oranları, birliktelik kurallarının sıklığını ve bu kuralların güvenilirliğini ölçer. Destek, kuralın ne sıklıkta görüldüğünü; güven ise kuralın doğruluğunu gösterir.
#10. Güven tabanlı kesme stratejisi hangi durumu ele alır?
Cevap: D) Kural kümesini bulur
Açıklama: Güven tabanlı kesme stratejisi, belirli bir güven eşiğinin üzerinde olan kural kümesini bulmayı amaçlar.
#11. I = {a, b, c, d, e} kümesinde {b, d} ögelerinin seyrek öge kümesi olduğu durumda aşağıdakilerden hangisi sık öge kümesinde yer alır?
Cevap: B) {a, d}
Açıklama: {b, d} ögeleri seyrek öge kümesi olduğunda, {a, d} kümesi sık öge kümesinde yer alabilir, çünkü {b, d} ile ilgili herhangi bir kural oluşturulamaz.
#12. Pasta grafiği hangi tür verilerin görsel analizi için kullanılır?
Cevap: B) Kategorik veriler
Açıklama: Pasta grafiği, kategorik verilerin oranlarını ve yüzdelerini görsel olarak temsil etmek için kullanılır.
#13. Performans metrikleri arasında doğruluk (accuracy) neyi ölçer?
Cevap: C) Modelin doğru tahmin ettiği kayıtların oranını
Açıklama: Doğruluk (accuracy), modelin doğru tahmin ettiği kayıtların toplam kayıtlar içindeki oranını ölçer ve sınıflandırma modelinin performansını değerlendirir.
#14. kNN algoritmasının temel prensibi nedir?
Cevap: B) Komşuların çoğunluk oyunu kullanma
Açıklama: kNN (k-Nearest Neighbors) algoritması, bir veri noktasının sınıfını belirlerken en yakın komşularının çoğunluk oyunu kullanır. Bu komşuların sınıfları, yeni veri noktasının sınıfını belirler.
#15. Reklam için harcanan miktara bağlı olarak bir ürünün satışlarını tahmin etmek istediğimizi varsayalım. - Sabit katsayı (a) kaçtır?
Cevap: D) 66,86
Açıklama: Regresyon denkleminin sabit katsayısı, modelin kesişim noktası olarak bulunur ve bu örnekte 66,86 olarak hesaplanmıştır.
#16. Veri setinde en sık tekrar eden değeri ifade eden istatistik hangisidir?
Cevap: D) Mod
Açıklama: Mod, veri setinde en sık tekrar eden değeri ifade eder ve veri dağılımında tepe noktasını temsil eder.
#17. Sınıflandırma görevi nedir?
Cevap: A) Bir nesneyi belirli bir kategoriye atama işlemi
Açıklama: Sınıflandırma, verileri belirli kategorilere ayırma işlemi olup, genellikle veri madenciliği ve makine öğrenimi alanında kullanılır.
#18. Regresyon analizindeki eş varyanslık (homoscedasticity) kavramı ne anlama gelir?
Cevap: A) Hataların sabit bir varyansa sahip olduğunu
Açıklama: Homoscedasticity, hataların sabit bir varyansa sahip olduğu durumu ifade eder. Bu, regresyon analizinde önemli bir varsayımdır.
#19. Reklam için harcanan miktara bağlı olarak bir ürünün satışlarını tahmin etmek istediğimizi varsayalım. - 150 TL’lik reklam harcaması yapıldığı durumdaki tahmini satış miktarı ne kadar olur?
Cevap: E) 223
Açıklama: Regresyon denklemi Y = 66,86 1,04X olduğuna göre, Y = 66,86 1,04(150) = 223 olacaktır.
#20. Korelasyon katsayısı hangi durumda sıfıra eşit olur?
Cevap: C) Herhangi bir ilişki olmadığında
Açıklama: Korelasyon katsayısı, iki değişken arasında herhangi bir ilişki olmadığında sıfıra eşit olur.
SONUÇ
İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim Fakültesi (Auzef)
Açık Öğretim Fakültesi
Bölüm : Yönetim Bilişim Sistemleri Lisans
4. Sınıf Veri Madenciliği Bahar Dönemi
Auzef Veri Madenciliği Final Deneme Sınavı -9
İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim Fakültesi (Auzef)
Açık Öğretim Fakültesi
Bölüm : Yönetim Bilişim Sistemleri Lisans
4. Sınıf Veri Madenciliği Bahar Dönemi
Auzef Veri Madenciliği Final Deneme Sınavı -9
HD Quiz powered by harmonic design
Auzef Veri Madenciliği Final Deneme Sınavı -9
İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim Fakültesi (Auzef) Açık Öğretim Fakültesi Bölüm : Yönetim Bilişim Sistemleri Lisans 4. Sınıf Veri Madenciliği Bahar Dönemi Auzef Veri Madenciliği Final Deneme Sınavı -9 |
---|
Auzef Veri Madenciliği Final Deneme Sınavı -9
|
Auzef Veri Madenciliği Final Deneme Sınavı -9
|
Auzef Veri Madenciliği Final Deneme Sınavı -9
|
Yönetim Bilişim Sistemleri Lisans
Auzef Yönetim Bilişim Sistemleri Lisans 4. Sınıf Bahar Dönemi 2024 Final Soruları ve Deneme Sınavları, 2024 Sınav Soruları