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Examen

Ch. 1- 4 Data Mining_ Practical Machine Learning Tools and Techniques.

Puntuación
-
Vendido
-
Páginas
15
Grado
A+
Subido en
18-06-2024
Escrito en
2023/2024

Ch. 1- 4 Data Mining_ Practical Machine Learning Tools and Techniques.

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Información del documento

Subido en
18 de junio de 2024
Número de páginas
15
Escrito en
2023/2024
Tipo
Examen
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Ch. 1- 4 Data Mining: Practical Machine
Learning Tools and Techniques
Finding the telephone number of your friend from a phone directory is a data
mining activity

True
False - correct answer-False

Signatures in data that can be examined, reasoned about, and used to inform
future decisions are called ________________

a. Decision list
b. Structural patterns
c. Learning method
d. Hidden patterns - correct answer-b. Structural patterns

Using the WEKA package, load the data set contained in the file
weather.nominal.arff . This data set has __________ attributes - correct
answer-5 attributes

The attribute outlook in the weather data is of type:

a. Nominal
b. Ordinal
c. Interval
d. Ratio - correct answer-a. Nominal

The attribute temperature in the weather data is of type:

a. Nominal
b. Ordinal
c. Interval
d. Ratio - correct answer-a. Nominal

Build a decision tree using the weather data using 10 fold cross-validation.
The confidence factor used building the decision tree is: ________ - correct
answer-0.25

, Number of leaves in the tree is: __________ - correct answer-5

From the confusion matrix the number of "yes" classes that has been
misclassified is: _____________ - correct answer-4

When outlook is sunny and humidity is high then play is no. How many
examples are classified as no? - correct answer-3

For what value of the outlook attribute are all examples always classified as
yes?

a. sunny
b. rainy
c. overcast - correct answer-c. overcast

The zero-R method classifies data:

a. By selecting the best attributes to define rules
b. By assigning the new data to the majority class
c. By using Bayes rule
d. All of the above - correct answer-b. By assigning the new data to the
majority class

Most sophisticated models are the best classifiers:

True
False - correct answer-False

The 1R classifier, classifies data by:

a. Using all the attributes in the data
b. By testing a single attribute
c. By using a combination of attributes
d. None of the above - correct answer-b. By testing a single attribute

Missing values and numeric values cannot be handled by 1R:

True
False - correct answer-False
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