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Developing Regression Models with the Python Machine Learning Client for SAP HANA | JP
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回帰モデルの構築と評価
SAP HANA 機械学習の概要
環境の設定
30 min
SAP HANA DataFrame を使用したデータの探索
30 min
Quiz
回帰モデルの構築と評価
SAP HANA PAL による回帰モデルのトレーニング
20 min
モデル評価および最適化の理解
25 min
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Knowledge quiz
It's time to put what you've learned to the test, get 4 right to pass this unit.
1.
ハイブリッド勾配ブースティングツリー (HGBT) アルゴリズムのどのパラメータによって、各ツリーの最大深さが制御されますか。
Choose the correct answer.
学習率
サブサンプル比率
最大奥行き
見積担当者数
2.
回帰モデルにおいて、R2 (R 2 乗) は何を表していますか。
Choose the correct answer.
モデルによって説明される変動の比率
従属変数の予測値
予測値と実績値の間の平均誤差
従属変数と独立変数の間の相関
3.
回帰のために SAP HANA でハイブリッド勾配ブースティングツリー (HGBT) アルゴリズムを使用するための有効なシナリオは、次のうちどれですか。
There are three correct answers.
さまざまな社会経済的特徴に基づく住宅価格の予測
顧客フィードバックを肯定的または否定的として分類する
履歴データに基づく販売数値の予測
購買履歴に基づくクラスタへの顧客のグループ化
4.
回帰タスクにハイブリッド勾配ブースティングツリー (HGBT) アルゴリズムを使用することの主な利点の 1 つは何ですか。
Choose the correct answer.
整合性のためにすべての機能値が自動的に正規化されます。
バイナリ分類のみを含むタスクに制限されます。
連続機能とカテゴリ機能の両方を入力として処理することができます。
カテゴリ別データ型のみがサポートされる
5.
機械学習モデルの改善に取り組んでおり、再トレーニングを決定したとします。再トレーニング後、フィーチャ重要度スコアに変更があることに気付きました。機能重要度スコアの変更は何を示していますか。
Choose the correct answer.
予測に対する各機能の影響の変更
モデルの精度が自動的に向上します。
機能間の相関関係の削減
予測に対する全機能の同等な影響