Création et évaluation de modèles de régression

Knowledge quiz

It's time to put what you've learned to the test, get 4 right to pass this unit.

1.

Quel paramètre de l'algorithme HGBT (Hybrid Gradient Boosting Tree) contrôle la profondeur maximale de chaque arbre ?

Choose the correct answer.
2.

Que représente R2 (R carré) dans un modèle de régression ?

Choose the correct answer.
3.

Parmi les scénarios suivants, lesquels sont valides pour l'utilisation de l'algorithme HGBT (Hybrid Gradient Boosting Tree) dans SAP HANA pour la régression ?

There are three correct answers.
4.

Imaginez que vous travaillez à l'amélioration d'un modèle d'apprentissage automatique et décidez de le réentraîner. Après le nouvel entraînement, vous remarquez une modification des scores d'importance de la fonctionnalité. Qu'indique une modification des scores d'importance des fonctionnalités ?

Choose the correct answer.
5.

Quel est l'un des principaux avantages de l'utilisation de l'algorithme HGBT (Hybrid Gradient Boosting Tree) pour les tâches de régression ?

Choose the correct answer.
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