Системы искусственного интеллекта 2 / Итоговый тест с ответами 83%
Оценка
33,0 из 40,0 (83%)
Вопрос 1
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием би,лиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv. Последний столбец в загруженных данных отвечает за метку класса (столбец "C"), остальные столбцы отвечают за атрибуты (столбцы "A1", "A2", "A3"). Загруженные данные используются для построения дерева классификации. При этом применяется библиотека Sklearn, а построение дерева осуществляется по алгоритму CART. Требуется определить условие разбиения данных в корневом узле. Примеры записи ответов: "A3 <= -1.625" или "A2 <= -6.359".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,C
0,-2.772,-4.326,0.042,1.0
1,-4.707,9.654,-3.891,3.0
2,7.685,-2.37,-7.989,0.0
3,-5.273,6.892,0.816,3.0
4,-5.083,7.906,-4.15,3.0
5,1.878,3.936,9.286,4.0
6,-3.699,-6.084,-9.85,2.0
7,-9.41,-5.351,-4.207,2.0
8,-1.515,-3.154,-5.796,2.0
9,-4.126,-4.527,-8.203,2.0
10,-6.353,-2.706,-6.145,2.0
11,-3.94,-6.667,3.289,1.0
12,-3.354,8.519,-4.074,3.0
13,4.793,6.759,5.422,4.0
14,-3.588,8.095,-4.241,3.0
15,-1.371,-3.194,-2.75,1.0
16,10.664,-9.747,-11.849,0.0
17,3.724,6.491,5.389,4.0
18,-1.92,-4.589,-1.494,1.0
19,5.681,-4.09,-15.28,0.0
20,6.271,7.025,4.374,4.0
21,-2.217,-5.469,3.394,1.0
22,4.696,-6.644,-12.627,0.0
23,-3.583,-4.614,0.147,1.0
24,-0.706,-3.009,-5.721,2.0
25,5.468,-6.759,-11.134,0.0
26,2.685,6.846,6.186,4.0
27,-8.224,10.021,-4.655,3.0
28,5.907,-7.352,-6.259,0.0
29,9.669,-9.392,-10.98,0.0
30,3.52,7.921,10.311,4.0
Ответ:
Вопрос 2
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv. Последний столбец в загруженных данных отвечает за метку класса (столбец "C"), остальные столбцы отвечают за атрибуты (столбцы "A1", "A2", "A3"). Загруженные данные используются для построения дерева классификации. При этом применяется библиотека Sklearn, а построение дерева осуществляется по алгоритму CART. Требуется определить условие разбиения данных в корневом узле. Примеры записи ответов: "A3 <= -1.625" или "A2 <= -6.359".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,C
0,2.085,7.683,-8.844,4.0
1,-10.465,5.449,1.107,1.0
2,-3.928,-1.048,-5.224,0.0
3,-0.292,10.916,-6.961,3.0
4,-2.738,4.644,-7.018,0.0
5,-1.741,10.37,-7.92,3.0
6,5.839,6.828,-14.469,4.0
7,-6.798,6.744,3.758,1.0
8,9.536,7.513,-7.059,4.0
9,0.914,-1.359,-8.284,0.0
10,-5.376,1.114,-3.72,0.0
11,5.583,6.544,-10.739,4.0
12,0.35,0.254,-7.573,2.0
13,3.585,3.536,-7.849,2.0
14,1.634,8.522,-8.453,3.0
15,7.242,8.591,-5.369,4.0
16,-7.936,4.807,3.798,1.0
17,-8.21,3.04,-6.946,0.0
18,-4.694,8.953,-7.654,3.0
19,-3.936,0.264,-8.01,0.0
20,1.862,1.971,-7.514,2.0
21,-2.373,8.981,-8.813,3.0
22,3.569,-0.022,-11.353,2.0
23,2.706,7.698,-8.237,4.0
24,3.704,2.199,-9.664,2.0
25,-7.953,5.573,2.412,1.0
26,-8.275,6.218,5.661,1.0
27,-4.687,8.76,-10.242,3.0
28,-6.864,0.334,0.929,1.0
29,-1.355,0.467,-6.317,0.0
30,2.708,4.991,-5.804,2.0
Ответ:
Вопрос 3
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки sklearn на основе алгоритма k-means производится кластеризация точек на плоскости. Для этого с использованием библиотеки pandas осуществляется загрузка выборки данных из файла data.csv, который содержит значения координат точек (X, Y) исследуемых объектов. При кластеризации используются стандартные параметры алгоритма k-means, кроме n_clusters=2. Требуется определить количество объектов в каждом кластере. При записи ответа значения приводить в порядке убывания. Примеры записи ответов: «20, 10» или «12, 11».
Содержимое файла data.csv:
,X,Y
0,-0.756,-0.627
1,-0.464,0.051
2,-0.51,-0.903
3,-2.503,0.411
4,-1.251,1.482
5,-1.867,1.443
6,-0.291,0.314
7,0.997,3.429
8,1.3,0.331
9,-0.984,1.093
10,-0.048,0.234
11,1.015,-0.118
12,-0.13,-2.238
13,1.058,-0.92
14,-1.712,0.136
15,-1.064,1.177
16,0.729,0.029
17,1.668,0.926
18,0.802,-0.572
19,1.172,-1.571
20,0.973,-0.024
21,1.348,-0.794
22,-0.579,-0.204
23,0.884,0.163
24,0.403,-0.691
25,-1.28,0.557
26,-0.485,-1.109
27,1.448,0.593
28,-0.559,1.042
29,1.553,0.701
Ответ:
Вопрос 4
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки sklearn на основе алгоритма k-means производится кластеризация точек на плоскости. Для этого с использованием библиотеки pandas осуществляется загрузка выборки данных из файла data.csv, который содержит значения координат точек (X, Y) исследуемых объектов. При кластеризации используются стандартные параметры алгоритма k-means, кроме n_clusters=2. Требуется определить координаты центра кластера, находящегося ближе к точке с координатами (0, 0). Значение каждой координаты округлить с помощью функции round() до 2 знаков. Примеры записи ответов: «(1.02, -2.04)» или «(-2.02, 2.04)».
Содержимое файла data.csv:
,X,Y
0,-6.993,6.603
1,-1.848,-6.832
2,-6.248,7.401
3,-6.176,6.177
4,-6.811,6.785
5,-7.043,6.201
6,-7.095,6.639
7,-6.77,5.503
8,-6.054,6.699
9,-7.687,6.35
10,-1.018,-5.851
11,-1.142,-6.3
12,-1.051,-5.758
13,-0.716,-7.395
14,-1.9,-5.352
15,-1.832,-7.437
16,-6.707,6.636
17,-6.799,6.576
18,-1.959,-7.204
19,-6.457,7.41
20,-1.951,-6.366
21,-1.658,-6.592
22,-1.456,-6.924
23,-6.729,6.689
24,-6.284,6.399
25,-1.831,-6.405
26,-6.883,6.293
27,-0.868,-5.718
28,-0.831,-6.535
29,-1.069,-6.578
Ответ:
Вопрос 5
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv. Последний столбец в загруженных данных отвечает за метку класса (столбец "C"), остальные столбцы отвечают за атрибуты (столбцы "A1", "A2", "A3"). Загруженные данные используются для построения дерева классификации. При этом применяется библиотека Sklearn, а построение дерева осуществляется по алгоритму CART. Требуется определить условие разбиения данных в корневом узле. Примеры записи ответов: "A3 <= -1.625" или "A2 <= -6.359".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,C
0,-6.522,0.931,9.386,4.0
1,4.002,2.089,4.323,1.0
2,-8.306,-2.961,0.267,2.0
3,-6.175,-4.082,4.419,4.0
4,-9.408,-3.825,-3.053,2.0
5,2.983,1.319,10.199,3.0
6,3.61,4.174,-6.69,0.0
7,-10.124,-1.063,5.421,4.0
8,2.426,-0.635,-5.223,0.0
9,3.155,3.166,5.8,1.0
10,-1.97,-0.757,10.408,3.0
11,0.211,-1.692,4.574,3.0
12,-11.529,-4.3,-3.091,2.0
13,2.437,-1.252,7.666,1.0
14,-4.603,-6.437,-5.752,2.0
15,-5.828,-0.993,8.846,4.0
16,-3.823,-0.63,-4.282,2.0
17,-8.564,-1.403,6.091,4.0
18,2.118,2.765,-5.671,0.0
19,-11.212,-3.159,-3.57,2.0
20,-4.957,-4.141,6.172,4.0
21,-3.038,3.68,-6.634,0.0
22,0.376,-0.328,9.638,3.0
23,5.369,3.996,5.986,1.0
24,1.173,3.802,-6.08,0.0
25,2.029,5.385,-3.131,0.0
26,-2.413,3.686,-3.756,0.0
27,2.839,2.285,7.554,1.0
28,7.217,-1.431,7.799,1.0
29,2.587,2.012,3.63,3.0
30,-0.003,-1.343,6.207,3.0
Ответ:
Вопрос 6
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Требуется рассчитать выходной сигнал одного нейрона с функцией активации сигмоид для заданного вектора входных сигналов X. Значения входных весовых коэффициентов равны 0,5, смещение равно 0,5. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.». Вектор входных сигналов X:
X = [0.01 0.57 -0.11 -0.63 -0.44 0.25 0.1 -0.46 0.39 -0.19].
Ответ:
Вопрос 7
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Требуется рассчитать выходной сигнал полносвязной двухслойной нейронной сети прямого распространения. Количество нейронов в первом слое равно двум, количество нейронов во втором слое равно одному. Функция активации всех нейронов – сигмоид. Значения всех весовых коэффициентов равны 0,5, смещение всех нейронов равно 0,5. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.». Вектор входных сигналов X:
X = [-0.81 -0.69 0.16 0.1].
Ответ:
Вопрос 8
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных необходимо определить среднее значение параметра A5 для элементов списка, полученных путем отбора данных по условиям А2 > 0 и A3 < 1. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,-5.431,8.813,-0.253,2.738,-11.111,-4.711,1.0
1,6.776,-2.581,-2.473,7.41,1.477,8.258,0.0
2,1.258,7.162,-5.376,5.662,-9.029,6.326,4.0
3,2.441,-3.727,-2.323,6.487,5.641,2.757,0.0
4,7.257,-3.602,0.082,7.337,6.909,7.671,0.0
5,-1.651,8.971,-9.851,5.303,-6.431,5.95,4.0
6,-7.042,11.597,3.031,2.176,-10.94,-4.03,1.0
7,3.654,4.806,9.185,-11.62,7.146,-1.769,3.0
8,4.177,9.271,-10.166,4.356,-10.297,6.089,4.0
9,-4.432,10.547,0.559,-1.115,-8.766,-3.877,1.0
10,2.635,-0.392,-1.594,7.811,0.62,-9.129,2.0
11,1.672,7.006,9.001,-8.92,6.258,-2.925,3.0
12,-0.327,10.562,-8.325,2.628,-6.291,6.831,4.0
13,2.534,-2.071,3.781,3.782,-1.201,-5.502,2.0
14,4.496,-3.194,4.071,11.739,3.469,5.541,0.0
15,1.19,0.54,-0.56,5.939,5.19,-8.772,2.0
16,4.186,9.214,-6.088,4.182,-6.295,8.525,4.0
17,2.416,8.846,6.611,-7.093,10.48,-0.928,3.0
18,-10.204,8.595,1.13,0.572,-5.244,-0.363,1.0
19,1.219,11.945,-5.49,4.37,-6.612,6.818,4.0
20,7.179,-1.843,4.146,7.752,6.61,4.961,0.0
21,2.694,-3.485,5.045,4.06,2.977,-8.828,2.0
22,5.043,-0.11,7.83,7.449,4.053,2.607,0.0
23,-5.127,7.878,4.179,3.382,-10.021,-4.456,1.0
24,6.708,4.938,9.436,-5.158,8.24,-0.598,3.0
25,-4.562,9.048,1.262,4.248,-7.657,-2.689,1.0
26,3.329,5.62,9.812,-9.01,6.339,1.844,3.0
27,1.95,8.354,7.045,-9.525,7.451,-1.475,3.0
28,3.263,-1.633,3.659,0.344,2.566,-6.082,2.0
29,6.153,-3.179,3.547,5.133,0.76,-13.759,2.0
30,7.284,-1.966,1.227,6.917,4.994,5.953,0.0
Ответ:
Вопрос 9
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных необходимо определить значение A5 первого элемента списка, полученного путем фильтрации данных по условиям А2 > 1 и A3 < 2 и сортировки данных в порядке возрастания по значению A4. Ответ записать в виде числа без округлений через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,3.47,1.88,6.42,5.29,3.89,5.66,0.0
1,1.85,7.58,0.94,12.64,0.32,-3.99,1.0
2,-1.68,-0.8,-11.16,-8.49,-2.78,5.15,4.0
3,7.97,5.84,2.34,4.57,8.64,6.29,0.0
4,0.18,6.06,2.58,9.87,-1.81,-0.96,1.0
5,-0.53,6.4,0.35,6.9,-2.15,-4.43,1.0
6,2.48,-5.7,10.89,9.18,-7.56,-8.21,3.0
7,3.69,2.16,5.44,-7.75,1.09,5.45,2.0
8,0.66,12.47,-0.43,8.0,2.5,-0.19,1.0
9,-0.51,-0.19,-7.43,-2.77,-1.38,1.94,4.0
10,1.28,7.58,0.79,6.0,-0.64,-7.36,1.0
11,-6.7,-0.18,-11.07,-2.87,-1.0,2.12,4.0
12,-0.11,0.87,7.42,8.19,-4.98,-8.68,3.0
13,0.36,-2.02,-7.88,-2.7,0.55,3.42,4.0
14,2.95,3.05,8.81,-8.69,3.67,6.28,2.0
15,6.65,2.87,7.89,-3.44,4.76,7.45,2.0
16,1.51,3.98,9.41,-8.61,7.42,3.73,2.0
17,6.15,1.51,5.08,5.42,8.53,5.76,0.0
18,5.73,0.61,5.25,-7.8,4.1,3.55,2.0
19,-2.6,2.48,-8.6,-5.83,-3.31,1.56,4.0
20,3.14,0.48,2.77,4.27,7.35,8.5,0.0
21,-1.81,0.65,-9.88,-3.82,-2.75,3.16,4.0
22,0.26,-3.26,8.01,5.16,-4.85,-6.53,3.0
23,5.19,3.01,3.05,1.78,6.73,5.37,0.0
24,0.65,-1.19,9.59,5.24,-3.8,-6.54,3.0
25,0.52,7.22,2.66,13.15,-1.75,-3.74,1.0
26,4.01,-1.87,9.36,11.77,-5.53,-7.09,3.0
27,4.82,3.69,3.09,3.33,8.59,7.93,0.0
28,0.78,2.87,3.84,0.9,4.43,3.85,0.0
29,2.25,1.02,7.84,10.47,-8.34,-4.86,3.0
30,6.32,5.77,12.09,-8.51,4.55,3.38,2.0
Ответ:
Вопрос 10
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных необходимо определить среднее значение параметра A5 для элементов списка, полученных путем отбора данных по условиям А2 > 0 и A3 < 1. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,-1.388,-6.099,0.032,0.034,0.512,4.823,1.0
1,-10.033,10.536,-9.555,-3.423,-9.959,4.565,2.0
2,-2.473,1.773,-10.175,3.661,11.547,9.635,0.0
3,-2.41,-8.791,-1.254,-3.077,1.554,1.466,1.0
4,-13.175,11.518,-11.3,-2.795,-9.541,5.249,2.0
5,1.66,-7.75,0.662,0.049,2.375,4.317,1.0
6,-3.722,-9.148,-4.804,-10.462,-8.478,-4.026,3.0
7,-4.284,-8.086,-5.313,-10.027,-7.027,-3.624,3.0
8,-8.346,9.322,-10.645,-1.45,-7.826,3.883,2.0
9,-9.468,10.016,-8.453,-2.971,-6.734,5.339,2.0
10,-1.298,-7.664,-6.912,-7.756,-4.472,-7.812,3.0
11,2.516,9.115,9.575,-2.563,-10.414,-12.754,4.0
12,-3.309,-0.226,-9.678,8.061,8.154,6.9,0.0
13,-3.033,-0.32,-7.212,3.799,5.465,9.185,0.0
14,-0.469,14.734,7.723,-4.169,-9.927,-5.703,4.0
15,-0.603,-6.128,2.522,0.477,3.704,2.776,1.0
16,-2.42,-7.408,-1.379,3.36,2.575,6.147,1.0
17,-10.827,9.561,-9.338,1.206,-6.207,4.306,2.0
18,-3.704,3.128,-7.299,3.826,9.561,3.493,0.0
19,-1.682,9.722,7.399,-4.839,-10.703,-9.856,4.0
20,-1.979,-6.557,1.446,0.541,-1.311,2.862,1.0
21,-2.967,1.222,-9.371,5.082,10.862,11.619,0.0
22,-3.884,-5.652,-6.986,-12.483,-5.342,-3.278,3.0
23,-1.062,8.291,9.203,-3.008,-7.291,-11.659,4.0
24,2.101,6.092,9.558,-2.58,-8.387,-11.906,4.0
25,-2.922,0.797,-13.019,3.107,9.328,6.84,0.0
26,-0.178,11.271,6.027,-3.588,-10.443,-9.785,4.0
27,-11.043,7.712,-9.669,-4.074,-8.322,4.132,2.0
28,-4.975,-6.341,-5.882,-10.757,-6.265,0.638,3.0
29,-1.713,-0.032,-9.543,6.912,5.275,9.897,0.0
30,-3.09,-3.736,-7.201,-8.533,-8.44,0.015,3.0
Ответ:
Вопрос 11
Неверно
Баллов: 0,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки Sklearn на основе алгоритма CART производится построение дерева классификации с использованием стандартных параметров. Для этого с использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv, который содержит значения атрибутов ("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6") и метки классов ("C"). Требуется определить коэффициенты значимости каждого атрибута (с использованием feature_importances_) и в качестве ответа записать максимальное значение коэффициента. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 3 знаков и записать через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,-4.245,4.631,0.673,-4.003,-3.9,3.785,4.0
1,-3.577,-9.111,-2.829,1.256,9.642,3.647,2.0
2,-8.044,0.849,4.613,-7.6,1.974,-8.183,0.0
3,-1.58,10.329,0.295,-3.392,-2.023,3.135,4.0
4,-4.716,-10.128,-0.259,4.506,7.159,5.467,2.0
5,-5.453,7.546,0.15,-5.772,-5.735,2.638,4.0
6,-11.001,-3.029,7.483,-9.59,0.017,-8.067,0.0
7,-7.67,-8.332,1.622,0.799,6.443,6.718,2.0
8,2.517,-4.951,3.247,-7.193,-5.71,-5.264,3.0
9,-4.657,-10.407,-2.963,7.753,-1.661,-7.357,1.0
10,1.628,-1.977,-2.373,-6.777,-8.818,-5.843,3.0
11,0.005,-7.218,2.943,-0.728,7.8,7.258,2.0
12,-0.041,4.043,0.554,-1.134,-2.07,3.083,4.0
13,-6.701,-10.162,2.325,10.716,4.405,-3.905,1.0
14,-5.518,4.875,3.597,-3.587,-3.051,4.115,4.0
15,-5.571,-8.27,-0.702,7.513,-0.74,-5.877,1.0
16,-8.022,-9.619,-4.48,12.342,5.735,-5.63,1.0
17,4.829,-4.425,-3.042,-9.986,-7.277,-5.906,3.0
18,-10.234,-5.001,7.661,-8.636,3.543,-8.489,0.0
19,-3.543,8.182,-1.234,-7.032,-0.18,3.906,4.0
20,-8.51,-0.437,10.858,-4.783,1.947,-7.404,0.0
21,-6.933,-4.771,-1.037,8.908,3.248,-8.044,1.0
22,-5.579,-11.828,-2.345,10.834,2.164,-3.089,1.0
23,-2.734,-6.845,-0.26,3.185,7.594,3.733,2.0
24,-9.684,-2.802,11.074,-10.047,0.405,-5.618,0.0
25,4.86,-1.378,1.776,-6.912,-4.079,-6.905,3.0
26,-6.657,-7.887,-0.457,-1.55,5.402,2.744,2.0
27,-6.456,-6.356,2.444,-5.501,-0.531,-11.341,0.0
28,4.575,0.04,2.465,-7.79,-7.623,-8.855,3.0
29,-7.809,-4.992,3.019,-11.367,-0.029,-12.616,0.0
30,6.077,-2.358,-1.296,-6.267,-3.887,-5.697,3.0
Ответ:
Вопрос 12
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Нейронная сеть состоит из единственного нейрона с сигнатурной функцией активации. Нейронная сеть инициализирована вектором весовых коэффициентов W и значением смещения b. После инициализации проводится обучение нейронной сети по методу дельта-правила с использованием выборки, состоящей из входных сигналов A1, A2, A3, и с ожидаемыми выходными значениями D1, D2, D3. Последовательность подачи входных сигналов: первая итерация обучения – A1, вторая итерация обучения – A2, третья итерация обучения – A3. Коэффициент скорости обучения n равен 0.2. Требуется рассчитать сумму весовых коэффициентов W и смещения b нейрона после третьей итерации обучения. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.».
Исходные данные:
W = [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5], b = 0.5
A1 = [0.14 -0.87 0.78 0.86 0.36], D1 = -1
A2 = [0.09 -0.62 0.24 -0.25 0.87], D2 = 1
A3 = [0.3 0.34 0.86 0.34 -0.54], D3 = 1
Ответ:
Вопрос 13
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Требуется рассчитать выходной сигнал полносвязной двухслойной нейронной сети прямого распространения. Количество нейронов в первом слое равно двум, количество нейронов во втором слое равно одному. Функция активации всех нейронов – сигмоид. Значения всех весовых коэффициентов равны 0,5, смещение всех нейронов равно 0,5. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.». Вектор входных сигналов X:
X = [-0.02 0.51 0.87 0.92].
Ответ:
Вопрос 14
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Нейронная сеть состоит из единственного нейрона с сигнатурной функцией активации. Нейронная сеть инициализирована вектором весовых коэффициентов W и значением смещения b. После инициализации проводится обучение нейронной сети по методу дельта-правила с использованием выборки, состоящей из входных сигналов A1, A2, A3, и с ожидаемыми выходными значениями D1, D2, D3. Последовательность подачи входных сигналов: первая итерация обучения – A1, вторая итерация обучения – A2, третья итерация обучения – A3. Коэффициент скорости обучения n равен 0.2. Требуется рассчитать сумму весовых коэффициентов W и смещения b нейрона после третьей итерации обучения. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.».
Исходные данные:
W = [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5], b = 0.5
A1 = [0.21 0.32 -0.39 0.92 0.07], D1 = -1
A2 = [0.32 1. 0.5 0.08 0.49], D2 = 1
A3 = [-0.53 -0.17 0.69 -0.19 -0.05], D3 = 1
Ответ:
Вопрос 15
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных необходимо определить значение A5 первого элемента списка, полученного путем фильтрации данных по условиям А2 > 1 и A3 < 2 и сортировки данных в порядке возрастания по значению A4. Ответ записать в виде числа без округлений через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,1.95,9.12,0.76,-5.07,4.4,-5.32,3.0
1,-6.58,6.6,4.61,-0.87,-3.9,-3.75,0.0
2,-0.81,8.84,1.07,-6.96,-10.18,4.02,2.0
3,-1.28,8.58,-1.2,-7.12,-7.29,1.74,2.0
4,-7.49,0.59,2.49,-0.45,-2.2,-4.71,0.0
5,-4.05,10.77,3.6,-6.34,-10.77,5.22,2.0
6,5.67,-0.75,-2.09,4.52,3.8,-7.42,1.0
7,-7.31,4.42,5.54,-2.16,-2.93,-6.79,0.0
8,-8.47,4.52,3.06,-2.99,-1.32,-5.42,0.0
9,-5.46,1.73,1.51,9.06,6.07,10.76,4.0
10,-7.76,5.15,2.17,-1.71,-2.31,-3.66,0.0
11,0.82,-0.38,-2.37,6.35,1.21,-7.43,1.0
12,-10.3,6.42,2.75,-1.82,-1.69,-5.59,0.0
13,-8.61,2.31,-0.62,4.91,11.28,10.43,4.0
14,-9.48,1.56,0.95,12.19,10.24,9.55,4.0
15,7.19,2.4,-1.54,4.71,2.25,-7.36,1.0
16,-4.08,12.74,1.91,-9.0,-6.45,5.73,2.0
17,3.66,10.94,1.24,-4.85,4.15,-3.47,3.0
18,-4.0,0.95,-1.26,5.95,7.91,8.45,4.0
19,-6.38,0.3,2.81,1.4,-0.6,-2.07,0.0
20,-5.35,13.24,-1.41,-6.59,-9.81,4.83,2.0
21,3.38,6.06,1.07,-3.5,-0.17,-1.85,3.0
22,1.73,5.62,4.13,-3.53,1.45,-4.1,3.0
23,-9.05,0.41,-0.27,12.94,6.63,9.91,4.0
24,3.48,-2.31,-0.26,1.64,4.35,-6.28,1.0
25,2.47,10.61,2.89,-4.89,3.19,0.34,3.0
26,-3.69,11.83,-3.05,-6.87,-10.7,3.61,2.0
27,-3.61,0.31,-1.25,12.09,10.03,6.88,4.0
28,3.81,8.92,1.98,-5.62,-0.01,-0.8,3.0
29,-0.78,-0.37,-4.59,6.52,2.73,-9.47,1.0
30,6.67,-1.76,-7.59,7.85,-2.97,-9.43,1.0
Ответ:
Вопрос 16
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных необходимо определить значение A5 первого элемента списка, полученного путем фильтрации данных по условиям А2 > 1 и A3 < 2 и сортировки данных в порядке возрастания по значению A4. Ответ записать в виде числа без округлений через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,8.63,-11.92,-7.12,-4.79,-6.5,-4.57,4.0
1,-5.85,3.9,-2.06,6.71,-6.9,9.12,1.0
2,0.07,6.91,-6.38,-2.17,-9.29,-3.84,2.0
3,11.34,5.53,6.31,3.99,6.02,11.53,3.0
4,-4.74,-4.06,6.56,-6.92,-11.99,6.84,0.0
5,10.35,2.98,3.74,0.59,9.44,8.83,3.0
6,-7.79,2.07,-1.45,12.85,-7.43,5.92,1.0
7,-3.56,-3.96,6.38,-8.54,-5.92,8.67,0.0
8,-6.07,-2.68,-2.13,10.67,-3.15,6.32,1.0
9,-3.22,-3.17,12.02,-11.0,-6.79,4.53,0.0
10,2.91,-9.63,-4.96,-5.83,-3.88,-5.55,4.0
11,-7.38,-0.99,-0.38,11.5,-11.16,6.36,1.0
12,-2.43,6.02,-10.77,-2.74,-8.49,-3.74,2.0
13,6.67,-4.08,-4.52,-3.66,-5.48,-4.9,4.0
14,-8.66,0.82,-2.28,10.95,-7.54,8.23,1.0
15,0.47,2.39,-11.6,-0.85,-11.93,-1.25,2.0
16,-1.8,3.43,-7.26,-0.2,-9.95,-4.46,2.0
17,1.43,-2.09,7.44,-5.94,-9.51,8.63,0.0
18,8.98,8.13,9.51,1.87,7.77,13.74,3.0
19,6.12,-5.84,-5.93,-5.97,-5.34,-10.23,4.0
20,6.66,2.39,5.08,6.52,7.9,9.25,3.0
21,-3.57,-3.93,4.65,-8.15,-11.27,7.38,0.0
22,9.19,5.15,8.19,1.04,12.48,9.79,3.0
23,-0.75,-2.95,12.3,-11.49,-10.62,5.32,0.0
24,4.92,-7.38,-6.51,-8.58,-5.28,-6.32,4.0
25,9.82,4.22,9.7,-1.75,8.67,9.85,3.0
26,-1.38,9.45,-9.79,0.77,-9.3,-2.63,2.0
27,-6.12,-2.02,7.06,-7.73,-10.18,5.44,0.0
28,-1.04,8.02,-9.04,-3.33,-7.67,-3.99,2.0
29,2.56,-9.33,-5.58,-8.41,-4.5,-6.19,4.0
30,-10.17,-1.57,-1.79,11.06,-6.56,10.13,1.0
Ответ:
Вопрос 17
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки sklearn на основе алгоритма k-means производится кластеризация точек на плоскости. Для этого с использованием библиотеки pandas осуществляется загрузка выборки данных из файла data.csv, который содержит значения координат точек (X, Y) исследуемых объектов. При кластеризации используются стандартные параметры алгоритма k-means, кроме n_clusters=2. Требуется определить количество объектов в каждом кластере. При записи ответа значения приводить в порядке убывания. Примеры записи ответов: «20, 10» или «12, 11».
Содержимое файла data.csv:
,X,Y
0,-0.927,-0.565
1,-0.366,-1.256
2,0.045,0.996
3,1.658,-0.909
4,2.041,0.595
5,-1.347,-1.22
6,-0.994,-1.063
7,-0.955,1.517
8,-0.78,1.272
9,0.434,-0.556
10,0.613,0.27
11,1.559,1.846
12,2.324,-1.0
13,-0.157,1.094
14,0.862,-0.751
15,0.381,-0.466
16,0.936,-1.312
17,1.675,-0.397
18,0.774,1.541
19,0.267,-0.568
20,-1.109,-1.535
21,0.105,-0.428
22,0.085,0.494
23,1.412,1.655
24,-0.1,-0.358
25,-0.747,1.454
26,-0.559,-2.003
27,-0.473,-0.977
28,-2.075,0.701
29,-0.638,1.062
Ответ:
Вопрос 18
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Нейронная сеть состоит из единственного нейрона с сигнатурной функцией активации. Нейронная сеть инициализирована вектором весовых коэффициентов W и значением смещения b. После инициализации проводится обучение нейронной сети по методу дельта-правила с использованием выборки, состоящей из входных сигналов A1, A2, A3, и с ожидаемыми выходными значениями D1, D2, D3. Последовательность подачи входных сигналов: первая итерация обучения – A1, вторая итерация обучения – A2, третья итерация обучения – A3. Коэффициент скорости обучения n равен 0.2. Требуется рассчитать сумму весовых коэффициентов W и смещения b нейрона после третьей итерации обучения. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.».
Исходные данные:
W = [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5], b = 0.5
A1 = [-0.08 -0.38 -0.54 -0.45 0.63], D1 = -1
A2 = [-0.78 0.25 -0.45 0.36 0.36], D2 = 1
A3 = [0.59 -0.91 0.83 -0.57 -0.39], D3 = 1
Ответ:
Вопрос 19
Неверно
Баллов: 0,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки Sklearn на основе алгоритма CART производится построение дерева классификации с использованием стандартных параметров. Для этого с использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv, который содержит значения атрибутов ("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6") и метки классов ("C"). Требуется определить коэффициенты значимости каждого атрибута (с использованием feature_importances_) и в качестве ответа записать максимальное значение коэффициента. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 3 знаков и записать через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,5.664,2.447,3.442,6.635,-7.532,7.276,2.0
1,9.757,-3.417,8.736,-7.685,0.67,-6.364,4.0
2,6.693,-9.743,8.007,-5.631,-2.626,-4.874,4.0
3,-1.746,-4.207,-7.559,2.337,-8.27,6.696,1.0
4,6.75,4.816,6.112,5.514,-7.024,8.336,2.0
5,7.354,2.33,4.299,8.109,-4.094,4.756,2.0
6,-9.11,2.985,-8.148,5.18,-10.095,11.583,0.0
7,3.422,2.139,3.904,1.861,-5.431,7.282,2.0
8,-0.704,-11.569,5.811,-0.074,5.779,-1.138,3.0
9,-6.181,-8.036,5.329,-0.968,4.773,-0.069,3.0
10,-3.14,-7.369,7.399,1.034,0.531,-0.619,3.0
11,-6.416,5.329,-8.662,2.786,-12.395,9.798,0.0
12,-4.299,-7.692,8.982,0.241,3.562,-3.002,3.0
13,-1.621,-5.066,-5.782,-0.952,-8.541,3.875,1.0
14,9.394,-10.267,10.342,-7.741,-2.785,-4.217,4.0
15,-1.884,-5.941,-6.315,-3.292,-11.06,1.341,1.0
16,9.98,-4.942,6.619,-9.419,-3.822,-6.175,4.0
17,-9.115,8.439,-10.432,3.089,-7.871,9.538,0.0
18,-10.811,5.007,-6.222,0.517,-12.133,10.011,0.0
19,-3.585,-7.037,1.912,-0.791,1.028,-4.927,3.0
20,-4.975,-5.569,-4.548,-2.135,-10.927,3.36,1.0
21,-11.829,5.408,-7.723,3.096,-12.65,10.979,0.0
22,10.064,-6.301,10.516,-5.195,-2.114,-5.164,4.0
23,-8.113,4.511,-7.733,1.368,-10.779,10.401,0.0
24,9.251,3.422,5.506,4.691,-5.026,10.709,2.0
25,-8.257,5.6,-7.035,1.431,-7.015,12.293,0.0
26,11.145,-11.533,4.67,-7.674,-2.259,-2.505,4.0
27,7.203,0.57,4.953,8.706,-3.269,6.799,2.0
28,1.718,-4.942,-6.371,1.082,-9.999,4.32,1.0
29,-9.969,-4.474,6.708,-0.301,4.28,-0.912,3.0
30,-1.853,-2.467,-6.735,-4.275,-6.757,5.269,1.0
Ответ:
Вопрос 20
Неверно
Баллов: 0,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Требуется рассчитать выходной сигнал полносвязной двухслойной нейронной сети прямого распространения. Количество нейронов в первом слое равно двум, количество нейронов во втором слое равно одному. Функция активации всех нейронов – сигмоид. Значения всех весовых коэффициентов равны 0,5, смещение всех нейронов равно 0,5. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.». Вектор входных сигналов X:X:
X = [-0.16 -0.74 -0.78 -0.72].
Ответ:
Вопрос 21
Неверно
Баллов: 0,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Нейронная сеть состоит из единственного нейрона с сигнатурной функцией активации. Нейронная сеть инициализирована вектором весовых коэффициентов W и значением смещения b. После инициализации проводится обучение нейронной сети по методу дельта-правила с использованием выборки, состоящей из входных сигналов A1, A2, A3, и с ожидаемыми выходными значениями D1, D2, D3. Последовательность подачи входных сигналов: первая итерация обучения – A1, вторая итерация обучения – A2, третья итерация обучения – A3. Коэффициент скорости обучения n равен 0.2. Требуется рассчитать сумму весовых коэффициентов W и смещения b нейрона после третьей итерации обучения. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.».
Исходные данные:
W = [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5], b = 0.5
A1 = [-0.53 -0.93 0.16 -0.74 0.37], D1 = -1
A2 = [0.37 0.75 -0.75 0.18 -0.89], D2 = 1
A3 = [-0.36 -0.09 0.81 0.08 -0.93], D3 = 1
Ответ:
Вопрос 22
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки sklearn на основе алгоритма k-means производится кластеризация точек на плоскости. Для этого с использованием библиотеки pandas осуществляется загрузка выборки данных из файла data.csv, который содержит значения координат точек (X, Y) исследуемых объектов. При кластеризации используются стандартные параметры алгоритма k-means, кроме n_clusters=2. Требуется определить количество объектов в каждом кластере. При записи ответа значения приводить в порядке убывания. Примеры записи ответов: «20, 10» или «12, 11».
Содержимое файла data.csv:
,X,Y
0,2.217,-1.173
1,-0.36,-0.192
2,-0.802,-0.09
3,0.23,-0.224
4,-1.733,-0.194
5,-1.299,-0.093
6,-0.3,0.271
7,0.211,0.66
8,1.25,-1.399
9,-0.597,-0.333
10,0.559,-0.79
11,-0.547,0.16
12,1.37,-0.183
13,-0.299,-0.313
14,0.801,-0.037
15,-1.17,1.028
16,0.539,1.068
17,-1.764,-1.217
18,1.998,1.086
19,0.028,0.31
20,0.554,0.293
21,-1.634,-1.31
22,-0.834,0.188
23,-0.199,-1.134
24,-1.505,0.87
25,-0.292,0.276
26,-0.235,-0.437
27,0.07,1.855
28,-0.648,0.829
29,1.224,-2.232
Ответ:
Вопрос 23
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки Sklearn на основе алгоритма CART производится построение дерева классификации с использованием стандартных параметров. Для этого с использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv, который содержит значения атрибутов ("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6") и метки классов ("C"). Требуется определить коэффициенты значимости каждого атрибута (с использованием feature_importances_) и в качестве ответа записать максимальное значение коэффициента. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 3 знаков и записать через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,-5.219,4.801,-4.882,8.14,-8.269,1.247,1.0
1,4.74,-5.9,5.381,2.702,-2.753,4.823,3.0
2,-8.046,3.846,-2.724,6.224,-10.423,-2.424,0.0
3,-7.927,-1.754,-0.099,8.257,-8.042,-2.111,0.0
4,6.816,-4.994,8.536,1.591,-1.536,1.646,3.0
5,-4.966,-0.638,-3.471,8.153,-9.642,-2.413,0.0
6,-0.244,1.372,8.193,-3.532,9.651,7.003,4.0
7,0.362,0.881,1.905,-3.653,6.546,10.418,4.0
8,-0.75,0.122,3.425,-5.253,4.237,10.462,4.0
9,-5.023,3.855,-4.212,4.473,-6.795,-0.069,1.0
10,-3.934,6.448,0.99,-12.457,10.311,11.471,4.0
11,-0.832,-5.346,-2.059,6.989,-8.35,-3.496,0.0
12,10.035,5.67,-5.351,-10.004,7.819,5.414,2.0
13,-5.805,-2.83,-3.695,12.216,-10.655,-3.034,0.0
14,3.624,-1.321,4.176,7.515,-2.169,3.498,3.0
15,3.21,4.434,-6.14,-7.36,3.798,9.046,2.0
16,6.743,-3.204,4.804,6.738,1.008,-0.318,3.0
17,-3.34,-1.718,-6.576,6.377,-10.489,2.963,1.0
18,-3.737,0.892,-0.863,8.295,-8.754,-3.175,0.0
19,-5.627,-0.868,-1.747,5.013,-5.387,-4.501,0.0
20,4.568,10.557,-6.761,-7.76,4.331,8.667,2.0
21,10.676,2.875,-6.215,-7.621,6.457,11.316,2.0
22,-6.948,2.73,-5.051,8.199,-7.776,2.788,1.0
23,-7.087,2.973,-4.487,6.898,-8.063,-1.231,1.0
24,-0.337,-1.523,5.517,-5.721,9.432,12.663,4.0
25,7.484,5.332,-7.065,-9.668,6.064,8.223,2.0
26,2.333,-2.352,8.011,1.234,-1.221,3.867,3.0
27,-7.341,3.278,-4.507,7.31,-7.469,0.894,1.0
28,4.644,3.77,-5.961,-9.871,1.179,9.379,2.0
29,3.77,-1.536,6.753,9.915,-2.079,1.141,3.0
30,0.228,1.562,4.95,-4.367,8.739,9.3,4.0
Ответ:
Вопрос 24
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv. Последний столбец в загруженных данных отвечает за метку класса (столбец "C"), остальные столбцы отвечают за атрибуты (столбцы "A1", "A2", "A3"). Загруженные данные используются для построения дерева классификации. При этом применяется библиотека Sklearn, а построение дерева осуществляется по алгоритму CART. Требуется определить условие разбиения данных в корневом узле. Примеры записи ответов: "A3 <= -1.625" или "A2 <= -6.359".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,C
0,8.057,-7.617,9.362,0.0
1,3.044,6.9,-4.389,4.0
2,7.459,-0.113,5.768,2.0
3,4.911,10.824,-7.123,4.0
4,5.276,1.734,4.746,3.0
5,2.246,3.952,3.862,3.0
6,3.005,8.735,-10.728,4.0
7,6.286,-1.89,3.024,2.0
8,6.023,-5.505,13.631,0.0
9,-0.289,6.726,4.235,3.0
10,7.795,-2.69,6.188,2.0
11,-4.159,-7.461,3.319,1.0
12,3.482,-8.115,4.519,0.0
13,4.052,-6.602,7.582,0.0
14,8.931,1.263,5.922,2.0
15,8.872,-3.427,3.423,2.0
16,2.039,-5.711,0.005,1.0
17,-1.904,-6.192,4.139,1.0
18,-1.695,-8.22,0.831,1.0
19,-0.487,-6.183,6.914,1.0
20,4.549,6.056,6.834,3.0
21,0.349,7.812,3.303,3.0
22,0.538,11.73,-7.356,4.0
23,7.938,-11.321,8.309,0.0
24,-2.618,10.85,-6.393,4.0
25,4.947,1.982,2.433,2.0
26,5.046,-7.501,7.559,0.0
27,2.531,6.622,-5.645,4.0
28,-0.397,-4.129,4.363,1.0
29,7.933,-12.321,7.231,0.0
30,7.867,2.634,7.687,3.0
Ответ:
Вопрос 25
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных необходимо определить значение A5 первого элемента списка, полученного путем фильтрации данных по условиям А2 > 1 и A3 < 2 и сортировки данных в порядке возрастания по значению A4. Ответ записать в виде числа без округлений через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,7.08,3.53,-4.64,-11.58,-1.84,-6.3,1.0
1,6.7,-2.18,4.54,9.41,3.1,5.7,0.0
2,-5.42,8.71,1.23,5.69,-5.2,0.69,2.0
3,-9.63,11.37,7.63,6.45,5.14,-5.59,3.0
4,-4.66,-5.53,4.17,1.32,-7.73,-6.7,4.0
5,3.09,6.49,-9.28,-10.0,-6.15,-6.91,1.0
6,-8.03,-3.63,8.9,-1.02,-5.66,-9.64,4.0
7,8.27,-0.28,0.72,10.07,2.17,5.16,0.0
8,3.0,4.25,-8.47,-3.65,-4.82,-8.67,1.0
9,-5.58,10.8,9.26,4.79,5.66,-2.89,3.0
10,-4.51,-3.45,7.33,2.88,-8.1,-5.73,4.0
11,-9.95,6.44,-4.62,7.95,-6.4,-1.42,2.0
12,-6.43,-1.05,8.07,2.95,-7.4,-8.05,4.0
13,7.44,0.66,4.46,7.46,3.74,6.12,0.0
14,5.16,-0.1,2.72,8.04,2.66,5.94,0.0
15,-4.83,-2.44,5.12,3.69,-7.72,-8.27,4.0
16,4.28,3.41,-9.59,-10.3,-9.31,-8.59,1.0
17,-10.28,7.29,-5.03,5.22,-3.7,-0.98,2.0
18,7.98,0.89,-7.52,-10.12,-7.04,-8.6,1.0
19,-6.52,6.72,4.22,7.3,2.94,2.71,3.0
20,-7.34,8.08,8.98,6.21,5.87,-2.1,3.0
21,4.19,3.48,-6.63,-11.41,-8.15,-4.48,1.0
22,6.08,-3.75,-1.64,6.7,4.06,6.25,0.0
23,-10.17,7.06,8.65,6.5,5.88,-1.97,3.0
24,-8.66,6.75,-2.95,2.17,-3.07,1.41,2.0
25,5.99,1.41,4.02,9.56,7.19,6.47,0.0
26,-6.54,8.14,-2.92,6.74,-5.43,-4.25,2.0
27,-9.39,7.25,11.78,8.47,5.51,0.27,3.0
28,2.94,-2.22,1.75,7.33,4.2,11.24,0.0
29,-7.32,-2.09,4.11,0.33,-7.95,-8.84,4.0
30,-5.75,7.17,-6.15,8.9,0.03,1.1,2.0
Ответ:
Вопрос 26
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных необходимо определить среднее значение параметра A5 для элементов списка, полученных путем отбора данных по условиям А2 > 0 и A3 < 1. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,-2.284,-7.542,-0.452,-9.202,-1.225,-10.269,2.0
1,-3.183,4.884,9.217,-3.433,5.522,0.353,3.0
2,-3.613,0.866,10.961,-6.805,4.965,-0.231,3.0
3,-5.851,-5.675,0.691,-5.173,3.011,-7.993,2.0
4,0.098,-9.842,-3.806,-3.576,1.26,-7.584,2.0
5,-3.759,-3.698,6.872,7.59,1.543,-9.417,4.0
6,-6.561,-5.811,3.778,11.262,0.493,-3.655,4.0
7,-8.515,1.786,7.399,-5.576,4.298,-1.488,3.0
8,-4.925,-0.544,11.556,-8.044,5.909,1.303,3.0
9,3.212,11.342,2.117,2.65,4.946,-10.118,0.0
10,-1.726,-8.777,5.712,3.721,-2.236,-6.227,4.0
11,7.854,9.884,0.251,3.453,3.251,-6.076,0.0
12,-3.445,-4.642,-0.658,7.896,-2.324,-8.155,4.0
13,-3.638,-6.094,7.812,11.109,2.051,-7.433,4.0
14,-6.109,-2.768,-2.943,9.968,5.016,-7.285,1.0
15,-4.06,-4.113,-1.419,7.099,4.704,-1.26,1.0
16,-3.621,-4.743,-3.816,9.12,2.914,-3.436,1.0
17,-4.74,-10.589,7.011,8.078,-1.412,-4.053,4.0
18,-3.785,-9.636,-2.808,-6.241,-2.11,-5.852,2.0
19,-5.661,-10.479,-0.636,-7.354,1.135,-4.581,2.0
20,4.631,8.775,-0.099,-0.193,2.603,-8.948,0.0
21,-2.081,-3.822,-2.93,8.924,4.265,-1.175,1.0
22,2.179,9.608,1.102,0.245,1.447,-7.999,0.0
23,-3.327,-6.709,-1.16,7.657,2.315,-5.128,1.0
24,2.916,6.101,-1.158,1.369,6.964,-9.838,0.0
25,-4.342,-6.685,-0.51,-5.046,3.56,-5.403,2.0
26,4.411,10.598,-5.443,6.66,1.497,-5.992,0.0
27,-2.357,5.843,8.951,-3.138,2.766,-1.334,3.0
28,-6.926,-3.262,-6.94,6.22,2.714,-3.555,1.0
29,-4.993,-1.102,8.678,-3.674,1.375,0.366,3.0
30,0.633,9.721,-1.807,4.702,1.874,-5.559,0.0
Ответ:
Вопрос 27
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Нейронная сеть состоит из единственного нейрона с сигнатурной функцией активации. Нейронная сеть инициализирована вектором весовых коэффициентов W и значением смещения b. После инициализации проводится обучение нейронной сети по методу дельта-правила с использованием выборки, состоящей из входных сигналов A1, A2, A3, и с ожидаемыми выходными значениями D1, D2, D3. Последовательность подачи входных сигналов: первая итерация обучения – A1, вторая итерация обучения – A2, третья итерация обучения – A3. Коэффициент скорости обучения n равен 0.2. Требуется рассчитать сумму весовых коэффициентов W и смещения b нейрона после третьей итерации обучения. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.».
Исходные данные:
W = [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5], b = 0.5
A1 = [-0.35 -0.31 -0.71 0.3 -0.38], D1 = -1
A2 = [-0.43 0.7 0.13 -0.85 0.15], D2 = 1
A3 = [0.39 -0.62 -0.57 -0.83 0.21], D3 = 1
Ответ:
Вопрос 28
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Требуется рассчитать выходной сигнал одного нейрона с функцией активации сигмоид для заданного вектора входных сигналов X. Значения входных весовых коэффициентов равны 0,5, смещение равно 0,5. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.». Вектор входных сигналов X:
X = [-0.58 -0.04 -0.16 0.72 -0.66 -0.32 -0.46 0.38 -0.56 0.62].
Ответ:
Вопрос 29
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных необходимо определить среднее значение параметра A5 для элементов списка, полученных путем отбора данных по условиям А2 > 0 и A3 < 1. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,-2.371,7.662,-8.595,-6.11,-1.081,-9.362,0.0
1,12.788,-6.379,-7.287,2.303,7.756,-7.669,2.0
2,8.686,7.296,9.207,5.995,-4.909,-1.897,3.0
3,8.794,-5.481,-5.804,-0.549,8.073,-13.057,2.0
4,2.1,9.876,8.631,6.299,-9.105,-2.993,3.0
5,0.334,8.563,-7.521,-5.565,-0.376,-8.34,0.0
6,9.154,-7.267,-8.288,-2.374,0.812,-7.671,2.0
7,0.494,6.596,12.278,8.276,-3.402,0.731,3.0
8,0.491,12.819,5.863,5.154,-8.805,0.362,3.0
9,-1.448,8.494,-7.499,-4.411,-0.549,-10.133,0.0
10,7.216,7.21,7.322,-8.569,0.191,1.122,1.0
11,4.717,6.988,8.302,-11.193,-3.409,1.635,1.0
12,-8.058,-10.833,8.63,5.492,1.974,-8.294,4.0
13,0.496,7.427,8.203,8.603,-8.235,-0.78,3.0
14,-2.082,4.478,-5.683,-3.055,0.09,-11.287,0.0
15,-10.73,-8.27,5.934,4.35,-2.206,-7.069,4.0
16,1.618,6.675,11.321,7.725,-5.959,-4.928,3.0
17,6.404,4.411,4.415,-7.004,0.016,0.658,1.0
18,-9.106,-12.064,8.007,7.403,2.918,-7.348,4.0
19,-0.7,4.829,-8.331,-5.114,-2.097,-10.638,0.0
20,-9.988,-10.071,8.309,5.507,1.363,-3.419,4.0
21,-2.083,5.504,-3.391,-5.467,1.852,-5.909,0.0
22,7.64,-9.657,-5.432,0.762,3.072,-10.202,2.0
23,7.112,4.831,5.532,-7.937,-2.759,3.119,1.0
24,-9.539,-12.498,9.395,3.409,4.413,-7.277,4.0
25,6.929,-7.667,-6.418,-2.224,3.212,-8.033,2.0
26,-1.033,6.583,-5.541,-8.598,0.221,-7.66,0.0
27,2.086,9.48,6.236,-8.544,-1.091,3.073,1.0
28,-8.042,-7.149,7.491,5.446,2.704,-8.645,4.0
29,6.531,7.817,8.335,-8.725,-3.407,0.552,1.0
30,9.764,-7.868,-6.773,2.28,1.921,-8.986,2.0
Ответ:
Вопрос 30
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки sklearn на основе алгоритма k-means производится кластеризация точек на плоскости. Для этого с использованием библиотеки pandas осуществляется загрузка выборки данных из файла data.csv, который содержит значения координат точек (X, Y) исследуемых объектов. При кластеризации используются стандартные параметры алгоритма k-means, кроме n_clusters=2. Требуется определить координаты центра кластера, находящегося ближе к точке с координатами (0, 0). Значение каждой координаты округлить с помощью функции round() до 2 знаков. Примеры записи ответов: «(1.02, -2.04)» или «(-2.02, 2.04)».
Содержимое файла data.csv:
,X,Y
0,8.326,9.583
1,8.316,9.454
2,-1.598,5.291
3,-0.596,4.986
4,8.763,9.275
5,7.978,9.231
6,-0.329,4.913
7,0.453,5.106
8,-0.126,5.403
9,-0.684,4.645
10,8.023,10.395
11,-0.752,5.212
12,7.819,8.547
13,0.652,4.702
14,8.647,9.37
15,8.59,8.918
16,8.831,8.93
17,8.436,8.543
18,-0.26,4.687
19,0.171,5.262
20,0.127,4.177
21,8.885,9.603
22,-0.192,5.097
23,-0.836,5.169
24,-1.026,5.924
25,8.613,8.821
26,8.78,9.055
27,9.23,9.057
28,9.269,9.118
29,-0.32,4.959
Ответ:
Вопрос 31
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv. Последний столбец в загруженных данных отвечает за метку класса (столбец "C"), остальные столбцы отвечают за атрибуты (столбцы "A1", "A2", "A3"). Загруженные данные используются для построения дерева классификации. При этом применяется библиотека Sklearn, а построение дерева осуществляется по алгоритму CART. Требуется определить условие разбиения данных в корневом узле. Примеры записи ответов: "A3 <= -1.625" или "A2 <= -6.359".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,C
0,0.583,0.819,-7.184,3.0
1,-2.127,1.243,-7.401,4.0
2,-5.794,-2.424,-0.066,0.0
3,-7.115,-2.926,-5.966,0.0
4,-6.012,-2.237,-2.951,0.0
5,1.038,-1.634,7.226,2.0
6,-4.753,-6.661,-4.191,0.0
7,-3.394,3.966,-5.634,4.0
8,2.04,1.329,6.551,1.0
9,-6.441,2.831,-4.208,4.0
10,-1.899,-3.658,-4.405,0.0
11,3.68,-2.749,3.981,2.0
12,-7.62,-2.966,-1.17,0.0
13,1.687,-4.913,6.937,2.0
14,1.736,4.466,3.863,1.0
15,3.84,-2.727,-6.908,3.0
16,4.698,-1.803,-12.652,3.0
17,1.283,-1.845,3.301,1.0
18,4.175,1.306,5.188,2.0
19,-5.038,6.441,-6.399,4.0
20,-2.451,2.696,-2.95,4.0
21,3.946,3.474,4.714,1.0
22,5.618,0.617,6.51,1.0
23,-3.662,5.122,-8.224,4.0
24,1.26,-0.241,-9.348,3.0
25,-3.977,-2.234,0.839,0.0
26,1.568,-1.098,-8.786,3.0
27,0.151,-3.446,8.237,2.0
28,6.086,-2.307,4.927,2.0
29,0.412,2.469,5.033,1.0
30,3.568,1.365,-9.439,3.0
Ответ:
Вопрос 32
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки sklearn на основе алгоритма k-means производится кластеризация точек на плоскости. Для этого с использованием библиотеки pandas осуществляется загрузка выборки данных из файла data.csv, который содержит значения координат точек (X, Y) исследуемых объектов. При кластеризации используются стандартные параметры алгоритма k-means, кроме n_clusters=2. Требуется определить координаты центра кластера, находящегося ближе к точке с координатами (0, 0). Значение каждой координаты округлить с помощью функции round() до 2 знаков. Примеры записи ответов: «(1.02, -2.04)» или «(-2.02, 2.04)».
Содержимое файла data.csv:
,X,Y
0,1.927,6.933
1,2.591,8.095
2,3.36,7.071
3,2.302,6.607
4,1.027,6.318
5,2.051,6.08
6,2.534,7.522
7,1.813,6.835
8,3.955,8.026
9,3.389,8.019
10,3.951,8.272
11,1.177,6.725
12,3.948,8.098
13,3.029,6.664
14,2.6,8.446
15,1.965,6.125
16,2.111,6.313
17,1.685,6.194
18,2.948,7.857
19,3.429,6.614
20,2.87,7.462
21,1.235,5.944
22,2.765,8.442
23,1.669,6.663
24,3.383,7.996
25,2.602,7.312
26,2.512,6.651
27,1.85,6.652
28,1.706,6.245
29,2.917,7.475
Ответ:
Вопрос 33
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки Sklearn на основе алгоритма CART производится построение дерева классификации с использованием стандартных параметров. Для этого с использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv, который содержит значения атрибутов ("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6") и метки классов ("C"). Требуется определить коэффициенты значимости каждого атрибута (с использованием feature_importances_) и в качестве ответа записать максимальное значение коэффициента. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 3 знаков и записать через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,0.993,-9.7,-4.129,-7.585,7.184,9.8,1.0
1,-5.372,11.35,-10.045,-0.775,-4.633,-7.734,2.0
2,-1.686,4.182,4.47,-7.663,1.141,6.132,3.0
3,-1.266,-5.743,-7.448,-8.314,3.515,4.562,1.0
4,-0.925,-10.246,-7.661,-8.374,5.82,8.445,1.0
5,-4.965,-11.817,-5.761,-4.265,5.977,6.484,1.0
6,-5.977,-10.524,-6.86,2.582,1.398,-0.472,0.0
7,-4.04,-6.788,-0.912,5.202,3.019,-3.594,0.0
8,-5.219,9.792,-7.939,-3.286,-6.804,-8.083,2.0
9,-3.068,10.049,2.457,8.115,-5.26,0.263,4.0
10,-0.019,1.331,1.66,-7.642,5.083,7.147,3.0
11,-2.02,-5.292,-7.089,3.129,3.062,-3.3,0.0
12,-1.224,1.318,0.487,-10.06,-1.114,7.353,3.0
13,-2.626,-12.991,-8.857,-6.584,3.971,8.257,1.0
14,-3.697,-4.806,-3.615,-8.523,3.698,6.801,1.0
15,-4.407,11.188,-0.476,10.124,-1.846,-0.837,4.0
16,-2.676,11.844,-2.231,6.5,-1.401,1.66,4.0
17,-5.498,8.789,-2.099,-1.766,-1.554,-5.879,2.0
18,-6.487,14.185,-6.11,3.035,-7.274,-6.085,2.0
19,-3.906,-5.233,-3.545,-2.311,-0.138,0.204,0.0
20,2.853,0.502,3.19,-5.513,1.332,9.751,3.0
21,-7.794,-7.496,-0.744,6.559,5.047,-2.145,0.0
22,-3.21,-8.455,-1.12,4.497,1.46,-0.977,0.0
23,-4.494,8.949,3.537,6.529,-5.085,2.555,4.0
24,-4.879,9.721,-1.603,7.557,-0.746,0.42,4.0
25,-0.033,-6.87,-1.299,5.179,2.996,-1.982,0.0
26,-1.975,7.813,-9.78,1.137,-3.365,-1.973,2.0
27,-1.01,2.762,0.348,-9.302,0.745,7.826,3.0
28,3.641,5.526,-1.735,-4.52,1.942,4.631,3.0
29,-0.848,9.4,-7.037,-2.173,-5.089,-4.54,2.0
30,-4.693,7.469,-1.243,7.661,-1.077,0.193,4.0
Ответ:
Вопрос 34
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Нейронная сеть состоит из единственного нейрона с сигнатурной функцией активации. Нейронная сеть инициализирована вектором весовых коэффициентов W и значением смещения b. После инициализации проводится обучение нейронной сети по методу дельта-правила с использованием выборки, состоящей из входных сигналов A1, A2, A3, и с ожидаемыми выходными значениями D1, D2, D3. Последовательность подачи входных сигналов: первая итерация обучения – A1, вторая итерация обучения – A2, третья итерация обучения – A3. Коэффициент скорости обучения n равен 0.2. Требуется рассчитать сумму весовых коэффициентов W и смещения b нейрона после третьей итерации обучения. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.».
Исходные данные:
W = [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5], b = 0.5
A1 = [0.86 0.96 -0.13 0.37 0.38], D1 = -1
A2 = [0.52 0.6 0.58 0.55 -0.02], D2 = 1
A3 = [-0.2 0.1 -0.54 0.92 -0.68], D3 = 1
Ответ:
Вопрос 35
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Нейронная сеть состоит из единственного нейрона с сигнатурной функцией активации. Нейронная сеть инициализирована вектором весовых коэффициентов W и значением смещения b. После инициализации проводится обучение нейронной сети по методу дельта-правила с использованием выборки, состоящей из входных сигналов A1, A2, A3, и с ожидаемыми выходными значениями D1, D2, D3. Последовательность подачи входных сигналов: первая итерация обучения – A1, вторая итерация обучения – A2, третья итерация обучения – A3. Коэффициент скорости обучения n равен 0.2. Требуется рассчитать сумму весовых коэффициентов W и смещения b нейрона после третьей итерации обучения. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.».
Исходные данные:
W = [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5], b = 0.5
A1 = [-0.97 0.78 -0.43 -0.4 0.58], D1 = -1
A2 = [-0.35 0.73 -0.1 0.1 -0.29], D2 = 1
A3 = [-0.78 -0.72 -0.11 0.46 -0.08], D3 = 1
Ответ:
Вопрос 36
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных необходимо определить значение A5 первого элемента списка, полученного путем фильтрации данных по условиям А2 > 1 и A3 < 2 и сортировки данных в порядке возрастания по значению A4. Ответ записать в виде числа без округлений через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,-7.99,-2.87,6.96,-4.14,9.12,7.57,0.0
1,-9.01,1.96,-7.27,8.17,-2.35,8.6,2.0
2,2.72,12.02,6.37,-2.89,-2.69,2.97,1.0
3,-6.61,-1.72,5.89,-4.68,6.97,4.63,0.0
4,6.93,8.24,-9.08,-3.03,-5.16,4.18,4.0
5,-4.87,-5.18,5.6,-6.84,9.24,5.67,0.0
6,4.98,8.98,6.52,-5.24,-2.2,6.66,1.0
7,5.57,6.64,-9.39,-8.24,-2.85,1.4,4.0
8,4.81,-2.24,-5.2,-3.69,1.84,-5.23,3.0
9,10.29,5.75,-8.44,-4.65,-2.36,2.77,4.0
10,-5.39,-1.07,-6.03,7.94,-4.95,8.33,2.0
11,5.01,-5.87,-5.17,-0.17,3.32,-2.42,3.0
12,4.92,13.02,9.07,-3.7,0.33,5.16,1.0
13,-8.55,-3.32,8.16,-7.06,8.42,6.12,0.0
14,-4.27,-0.12,6.96,-3.76,8.48,4.13,0.0
15,6.13,0.86,-6.76,-0.19,6.53,-9.07,3.0
16,-7.88,-1.37,-4.64,8.71,-6.74,4.6,2.0
17,-6.74,0.62,-8.66,8.04,-9.0,9.08,2.0
18,-10.99,0.83,-7.89,11.05,-4.42,6.84,2.0
19,12.08,6.51,-12.15,-3.55,0.2,7.45,4.0
20,-8.42,2.34,-4.85,8.92,-9.11,7.71,2.0
21,8.3,10.6,-7.88,0.14,-0.87,3.71,4.0
22,3.58,-3.22,-3.27,-0.52,1.26,-1.46,3.0
23,4.21,6.18,-10.79,-1.48,-5.2,1.92,4.0
24,4.19,-3.37,-4.15,-3.57,1.41,-4.43,3.0
25,-6.39,-4.53,8.42,-4.49,10.56,3.59,0.0
26,5.62,11.04,6.02,-4.54,-2.96,5.07,1.0
27,4.98,9.8,5.73,-7.12,-1.19,4.12,1.0
28,-6.2,-0.99,9.78,-9.94,7.62,8.74,0.0
29,2.2,2.19,-6.15,-0.18,4.84,-3.75,3.0
30,3.66,9.24,8.54,-4.1,-1.14,3.21,1.0
Ответ:
Вопрос 37
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки sklearn на основе алгоритма k-means производится кластеризация точек на плоскости. Для этого с использованием библиотеки pandas осуществляется загрузка выборки данных из файла data.csv, который содержит значения координат точек (X, Y) исследуемых объектов. При кластеризации используются стандартные параметры алгоритма k-means, кроме n_clusters=2. Требуется определить количество объектов в каждом кластере. При записи ответа значения приводить в порядке убывания. Примеры записи ответов: «20, 10» или «12, 11».
Содержимое файла data.csv:
,X,Y
0,-2.03,-0.46
1,-1.324,-0.234
2,-0.157,-0.549
3,0.064,0.932
4,1.496,0.015
5,0.81,0.258
6,-0.133,1.522
7,-1.699,0.367
8,0.832,-1.427
9,0.103,0.919
10,0.438,-1.505
11,1.135,0.252
12,1.437,-0.422
13,-0.802,1.643
14,0.082,0.468
15,-1.13,0.856
16,0.983,1.072
17,0.297,1.632
18,1.131,1.038
19,0.515,-0.842
20,-1.0,-0.407
21,0.437,0.116
22,-0.819,0.133
23,-1.319,0.563
24,1.941,1.479
25,-0.185,-1.058
26,0.959,-0.487
27,0.182,0.983
28,0.62,0.206
29,0.095,1.58
Ответ:
Вопрос 38
Неверно
Баллов: 0,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки Sklearn на основе алгоритма CART производится построение дерева классификации с использованием стандартных параметров. Для этого с использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv, который содержит значения атрибутов ("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6") и метки классов ("C"). Требуется определить коэффициенты значимости каждого атрибута (с использованием feature_importances_) и в качестве ответа записать максимальное значение коэффициента. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 3 знаков и записать через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,8.634,-11.924,-7.119,-4.791,-6.504,-4.568,4.0
1,-5.855,3.901,-2.063,6.705,-6.902,9.121,1.0
2,0.065,6.913,-6.379,-2.171,-9.292,-3.836,2.0
3,11.339,5.527,6.306,3.985,6.023,11.533,3.0
4,-4.74,-4.063,6.558,-6.917,-11.993,6.837,0.0
5,10.347,2.978,3.744,0.591,9.442,8.835,3.0
6,-7.791,2.069,-1.445,12.849,-7.431,5.922,1.0
7,-3.564,-3.958,6.38,-8.545,-5.923,8.667,0.0
8,-6.073,-2.683,-2.129,10.669,-3.15,6.324,1.0
9,-3.217,-3.166,12.019,-10.999,-6.786,4.531,0.0
10,2.91,-9.626,-4.957,-5.829,-3.879,-5.554,4.0
11,-7.375,-0.988,-0.375,11.503,-11.164,6.359,1.0
12,-2.43,6.022,-10.765,-2.741,-8.493,-3.739,2.0
13,6.674,-4.084,-4.517,-3.664,-5.475,-4.904,4.0
14,-8.665,0.818,-2.278,10.947,-7.539,8.229,1.0
15,0.471,2.391,-11.602,-0.85,-11.926,-1.248,2.0
16,-1.802,3.433,-7.259,-0.205,-9.951,-4.461,2.0
17,1.432,-2.086,7.441,-5.938,-9.508,8.626,0.0
18,8.977,8.129,9.515,1.867,7.774,13.739,3.0
19,6.117,-5.842,-5.934,-5.974,-5.336,-10.229,4.0
20,6.66,2.392,5.081,6.516,7.9,9.246,3.0
21,-3.574,-3.927,4.648,-8.154,-11.271,7.384,0.0
22,9.192,5.146,8.193,1.045,12.485,9.792,3.0
23,-0.753,-2.953,12.302,-11.492,-10.623,5.324,0.0
24,4.923,-7.382,-6.51,-8.583,-5.284,-6.321,4.0
25,9.815,4.217,9.705,-1.751,8.671,9.854,3.0
26,-1.385,9.452,-9.787,0.765,-9.297,-2.626,2.0
27,-6.118,-2.021,7.059,-7.727,-10.182,5.435,0.0
28,-1.041,8.018,-9.043,-3.331,-7.667,-3.993,2.0
29,2.556,-9.332,-5.578,-8.406,-4.499,-6.186,4.0
30,-10.166,-1.571,-1.786,11.056,-6.56,10.133,1.0
Ответ:
Вопрос 39
Неверно
Баллов: 0,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки Sklearn на основе алгоритма CART производится построение дерева классификации с использованием стандартных параметров. Для этого с использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv, который содержит значения атрибутов ("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6") и метки классов ("C"). Требуется определить коэффициенты значимости каждого атрибута (с использованием feature_importances_) и в качестве ответа записать максимальное значение коэффициента. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 3 знаков и записать через символ ".".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C
0,-8.866,-4.579,0.267,-1.027,7.35,-7.76,4.0
1,6.648,-2.29,6.014,7.668,3.89,5.569,1.0
2,7.842,2.553,1.19,-6.751,7.9,2.493,3.0
3,-5.422,-7.008,-0.843,-1.195,8.046,-5.426,4.0
4,-1.036,10.171,-2.977,5.134,6.609,-0.492,2.0
5,7.413,3.111,-0.765,-9.061,8.315,6.645,3.0
6,3.756,10.933,-5.38,4.579,3.066,-7.134,2.0
7,-5.494,-7.995,0.737,-2.086,6.48,-1.636,4.0
8,7.497,4.148,0.088,-7.008,8.554,-1.819,3.0
9,5.712,-0.758,2.53,3.223,0.728,5.406,1.0
10,-5.911,-4.819,0.212,2.294,4.452,-3.558,4.0
11,4.187,9.1,-6.777,6.764,7.663,-1.844,2.0
12,8.745,-0.245,5.7,5.981,2.819,6.831,1.0
13,7.987,-7.355,6.161,-2.08,-6.354,0.238,0.0
14,8.968,-7.923,9.7,0.289,-7.412,2.29,0.0
15,3.621,10.215,-5.689,8.407,6.449,-4.443,2.0
16,6.669,-1.899,2.617,-10.592,8.604,2.273,3.0
17,6.081,-6.969,6.652,1.848,-9.559,3.581,0.0
18,8.908,2.186,2.644,-7.383,10.541,2.736,3.0
19,3.867,-7.979,5.764,-3.142,-6.569,4.136,0.0
20,7.449,-9.015,10.032,0.936,-6.461,1.876,0.0
21,4.325,5.495,-10.597,5.517,7.412,-4.787,2.0
22,-7.024,-4.17,-1.211,-0.444,8.599,-4.536,4.0
23,5.498,-3.212,4.9,-1.334,2.268,5.326,1.0
24,6.742,-0.599,1.159,6.135,6.113,6.183,1.0
25,-6.822,-4.011,0.132,-2.848,6.708,-5.701,4.0
26,4.092,11.178,-11.653,10.398,8.353,-4.882,2.0
27,5.244,-0.777,3.481,-7.3,12.255,2.892,3.0
28,3.857,-7.25,4.511,-0.908,-11.334,2.116,0.0
29,5.358,-8.381,7.866,-5.255,-6.183,-0.518,0.0
30,5.24,-2.757,5.397,-0.158,4.591,9.983,1.0
Ответ:
Вопрос 40
Неверно
Баллов: 0,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
С использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv. Последний столбец в загруженных данных отвечает за метку класса (столбец "C"), остальные столбцы отвечают за атрибуты (столбцы "A1", "A2", "A3"). Загруженные данные используются для построения дерева классификации. При этом применяется библиотека Sklearn, а построение дерева осуществляется по алгоритму CART. Требуется определить условие разбиения данных в корневом узле. Примеры записи ответов: "A3 <= -1.625" или "A2 <= -6.359".
Содержимое файла data.csv:
,A1,A2,A3,C
0,6.828,1.568,3.022,0.0
1,-3.216,-11.36,-4.713,3.0
2,2.877,0.559,3.681,0.0
3,5.776,-1.655,5.396,0.0
4,11.287,7.528,-0.85,4.0
5,1.705,-6.863,-6.444,3.0
6,-4.766,5.91,4.687,1.0
7,-1.864,8.496,-8.936,2.0
8,-3.42,6.407,1.375,1.0
9,-2.449,11.718,-8.863,2.0
10,1.752,-7.712,-9.212,3.0
11,9.882,9.129,0.991,4.0
12,-7.089,5.802,4.98,1.0
13,8.7,7.668,0.283,4.0
14,10.796,5.525,1.571,4.0
15,2.348,-0.873,6.15,0.0
16,-1.871,9.336,-6.471,2.0
17,3.869,1.344,0.995,0.0
18,0.247,-11.103,-2.904,3.0
19,8.901,8.58,0.563,4.0
20,1.773,0.745,0.878,0.0
21,-8.495,5.57,10.223,1.0
22,0.416,7.809,-7.194,2.0
23,-3.79,7.978,-7.67,2.0
24,-4.036,-7.991,-2.832,3.0
25,11.128,6.048,1.48,4.0
26,-2.11,-9.895,-5.334,3.0
27,3.099,0.35,4.416,0.0
28,-4.577,5.145,2.805,1.0
29,-8.809,4.855,4.717,1.0
30,0.471,11.117,-9.234,2.0
Ответ:
Конец формы
