Clasificari

Question 1

Ce reprezinta regresia liniara?

Answer 1

Regresia liniara modeleaza o relatie binara intre variabila dependenta sj variabilele independente

Question 2

Care sunt cateva puncte slabe ale regresiei liniare?

Answer 2

• Erorile nu sunt distribuite normal in cele mai multe cazuri
• Nu este garantat ca Y sa fie intre 0 si 1

Question 3

Ce este o regresie logistics?

Answer 3

Este o regresie limitata intre 0 si 1

Question 4

Care sunt tipurile de arbori?

Answer 4

• Arbori de clasificate (cand var dependenta este categoriala)
• Arbori de decizie (cand var dependenta este continua)

Question 5

Ce decizii luam cand dezvoltam un arbore?

Answer 5

1. Decizia de ramificare (ce variabila se ramifica la ce valori?)
2. Decizia de oprire (cand nu mai adaugam noduli?)
3. Decizia de atribuire (cum atribuim nodulii terminali?)

Question 6

Cum atribuim clasa unui nod terminal?

Answer 6

In functie de majoritate

Ex: daca 80% din observatiile dintr-un nodul terminal sunt “good” si 20% “rai” atunci nodulul terminal ia valoarea “good”

Question 7

Ce utilizari au arborii?

Answer 7

• In categorizare
• In selectia variabilelor
• In segmentare

Question 8

Care sunt avantajele/dezavantajele arborilor?

Answer 8

Avantaje: usor de implementat, robust fata de outlieri

Dezavantaje: instabili in cazul unei noi esantionari