Veri Madenciliği 2023-2024 Bütünleme Soruları
Veri Madenciliği 2023-2024 Bütünleme Soruları
#1. Doğrusal regresyonda hangi yöntemle en uygun çizgi bulmaya çalışılır?
Cevap : E) En küçük kareler
Açıklama : En küçük kareler yöntemi, doğrusal regresyonda en uygun çizgiyi bulmak için kullanılan bir yöntemdir.
#2. MinMax Normalizasyonu hangi aralığa dönüştürme işlemi yapar?
Cevap : B) Değişken değerlerini 0 ile 1 arasında bir aralığa dönüştürme
Açıklama : MinMax Normalizasyonu, değişken değerlerini 0 ile 1 arasında bir aralığa dönüştüren bir normalizasyon yöntemidir.
#3. I. Veri madenciliğinde hipotez testleri, elde edilen veri örüntülerinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını değerlendirir.
II. Hipotez testleri, değişkenler arasındaki ilişkilerin istatistiksel anlamlılığını değerlendirmek için kullanılabilir.
III. Hipotez testleri, veri madenciliğinde kullanılan algoritmaların doğruluğunu belirlemek için kullanılır.
Hipotez testleri ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi veya hangileri doğrudur?
Cevap : C) I ve II
Açıklama : Hipotez testleri, veri örüntülerinin ve değişkenler arasındaki ilişkilerin istatistiksel anlamlılığını değerlendirmek için kullanılır. Ancak, algoritmaların doğruluğunu belirlemek için kullanılmaz.
#4. Metin madenciliğinde belirli kategorilere sınıflandırmak veya doğal gruplara kümelendirmek için kullanılan ve kelimelerin sırasını veya dil bilgisini dikkate almayan temsil modeline ne ad verilir?
Cevap : D) Kelime torbası
Açıklama : Kelime torbası, kelimelerin sırası ve dil bilgisi dikkate alınmaksızın metni temsil eden bir modeldir.
#5. I={a,b,c,d,e} kümesinden oluşturulan {a,b,c}→{d} kuralı düşük güven oranlı bir kuralsa aşağıdakilerden hangisi düşük oranlı bir kuraldır?
Cevap : D) {a,b}→{c,d}
#6. Birliktelik analizinde güven oranı neyi ölçer?
Cevap : B) Bir kuralın güvenilirliğini
Açıklama : Birliktelik analizinde güven oranı, bir kuralın ne kadar güvenilir olduğunu ölçer.
#7. Lojistik regresyonda logit dönüşümü hangi amaçla kullanılır?
Cevap : D) Olasılıkların doğrusal bir şekilde modellemesini sağlamak için
Açıklama : Logit dönüşümü, lojistik regresyonda olasılıkların doğrusal bir şekilde modellenmesini sağlar.
#8. Sigmoid fonksiyonu hangi aralıkta değerler üretir?
Cevap : A) 0 ile 1 arasında
Açıklama : Sigmoid fonksiyonu, genellikle lojistik regresyonda kullanılan bir aktivasyon fonksiyonudur ve 0 ile 1 arasında değerler üretir.
#9. Kategorik bir özniteliğin ikili hâle getirilmesinde en yaygın kullanılan yöntem aşağıdakilerden hangisidir?
Cevap : B) Tek vuruş kodlaması
Açıklama : Tek vuruş kodlaması, kategorik bir özniteliği ikili hâle getirmenin en yaygın yöntemlerinden biridir.
#10. Veri birleştirme işlemi yapılırken detayların kaybolma riski hangi durumda daha yüksektir?
Cevap : A) Yıllık bazda verileri birleştirme
Açıklama : Yıllık bazda verileri birleştirme, veri detaylarını daha geniş bir zaman aralığında topladığı için detayların kaybolma riski daha yüksektir.
#11. Hangi kümeleme türünde veri noktaları belirsizliğe göre birden fazla kümeye ait olabilir?
Cevap : C) Bulanık kümeleme
Açıklama : Bulanık kümeleme, veri noktalarının belirsizliğe göre birden fazla kümeye ait olabileceği bir kümeleme türüdür.
#12. Metni küçük parçalara yani belirteçlere bölen bir işlemi ifade eden metin madenciliği adımı aşağıdakilerden hangisidir?
Cevap : E) Tokenizasyon
Açıklama : Tokenizasyon, metni küçük parçalara, yani belirteçlere bölen bir işlemdir.
#13. Çapraz doğrulama hangi amaçla kullanılır?
Cevap : E) Bir dizi bilinmeyen model parametresi için en uygun değerleri belirlemek için
#14. kNN algoritması hangi türdeki tahmin görevleri için kullanılabilir?
Cevap : D) Hem sınıflandırma hem de regresyon türündeki tahmin görevleri için
Açıklama : kNN algoritması, hem sınıflandırma hem de regresyon görevlerinde kullanılabilen esnek bir algoritmadır.
#15. Bir belgenin ana temalarını belirleme ve bu temellere dayalı olarak belgeyi önceden belirlenmiş bir kategori setine yerleştirmeyi içeren metin madenciliği adımı aşağıdakilerden hangisidir?
Cevap : A) Kategorizasyon
Açıklama : Kategorizasyon, bir belgenin ana temalarını belirleme ve bu temellere dayalı olarak belgeyi belirli kategorilere yerleştirme işlemidir.
#16. Örtüşen kümeleme türü hangi özelliği ifade eder?
Cevap : E) Her veri nesnesinin birden fazla küme içinde yer alabileceği model
Açıklama : Örtüşen kümeleme, bir veri nesnesinin birden fazla kümeye ait olabileceği durumu ifade eder.
#17. Lojistik regresyonun doğrusal regresyondan farkı nedir?
Cevap : B) Lojistik regresyon kategorik bir sonucun olasılığını hesaplar, doğrusal regresyon ise sürekli bir değeri tahmin eder.
Açıklama : Lojistik regresyon, sınıflandırma problemleri için uygundur ve kategorik sonuçların olasılığını hesaplar. Doğrusal regresyon ise sürekli değerlerin tahmini için kullanılır.
#18. Duyarlılık metriği neyi ölçer?
Cevap : C) Gerçekten pozitif olan örneklerin ne kadarını kaçırdığımızın olasılığını
Açıklama : Duyarlılık metriği, gerçek pozitif örneklerin ne kadarının model tarafından doğru bir şekilde tespit edilmediğini ölçer.
#19. Tam kümeleme türü hangi durumu ifade eder?
Cevap : A) Her veri nesnesini mutlaka bir kümeye atayan kümeleme türü
Açıklama : Tam kümeleme, her veri nesnesini mutlaka bir kümeye atayan bir kümeleme türüdür.
#20. I={a,b,c,d,e} kümesinde {b,d} ögelerinin seyrek öge kümesi olduğu durumda aşağıdakilerden hangisi sık öge kümesinde yer alır?
Cevap : C) {a,b,e}
Açıklama : {a,b,e} kümesi, b ve d öğelerinin seyrek olduğu bir durumda daha sık bir öge kümesi olabilir.
SONUÇ
HD Quiz powered by harmonic design
Veri Madenciliği 2023-2024 Bütünleme Soruları
Veri Madenciliği 2023-2024 Bütünleme Soruları ve Yanıtları: Derinlemesine Bir İnceleme |
|
---|---|
@lolonolo_com |
Veri Madenciliği 2023-2024 Bütünleme Soruları
Veri Madenciliği 2023-2024 Bütünleme Soruları |
|
---|---|
@lolonolo_com |
|
Veri Madenciliği 2023-2024 Bütünleme Soruları
Yönetim Bilişim Sistemleri Lisans
Auzef Yönetim Bilişim Sistemleri Lisans 4. Sınıf Bahar Dönemi Final Soruları ve Deneme Sınavları, 2024 Sınav Soruları