TE=50,VE=90

TE=100, VE=90

TE=85, VE=95

TE=90, VE=100

TE=75, VE=85

tail()

pandasnlast()

end()

body()

head()

Напівконтрольне навчання

Немає правильної відповіді

Навчання без нагляду

Навчання з підкріпленням

Навчання під наглядом

Test, start, define, use

Predict, start, test, use

Predict, start, end

Start, end

Define, fit, predict, evaluate

stand

meant

count

mean

std

Всі відповіді правильні.

Виконання вибору функції перед моделюванням даних знизить точність моделі машинного навчання

Виконання вибору функції перед моделюванням даних зменшить час її навчання

Виконання вибору функції перед моделюванням даних зменшить час її повторного розгортання

Виконання вибору функції перед моделюванням даних збільшить використання ресурсів

кластеризації

прогнозування

ідентифікації

зниження розмірності

класифікації

Дані не підходять під алгоритм

те ж саме що й random_state=False

Коли алгоритм працює погано і на train і на test даних

немає правильної відповіді

PythonException, який виникає через недостатність циклів навчання

Ситуація коли при перебиранні гіперпараметрів швидкодія моделі погіршується

Всі відповіді правильні

Ситуація коли натренована модель має високу якість передбачень, але навчання займає багато часу

Ситуація коли для простої задачі використовується складна нейронна модель

Ситуація коли модель має високу якість передбачень для тренувальної вибірки, але не може бути узагальнена для більшої вибірки