Testez vos connaissances sur les bases de l'apprentissage statistique

Question 1
Une société de e-santé souhaite classer les clients ( ) à risque ( ) et sans risque ( ) à partir de données comme l’âge, le sexe, le nombre de pas par jours, la consommation de café par jour, la durée d'activité physique par semaine… On a appris un modèle de régression logistique. Pour un nouveau client , on a prédit . Cela signifie :
- que le client est à risque.
- que le client n'est pas à risque.
- qu'on est confiant dans la décision de classification qu'on va prendre.
- qu'on peut exclure le client de la base de données de la société.
Question 2
Pour faire un SVM, on utilise le noyau gaussien parce qu’il est :
Attention, plusieurs réponses sont possibles.
- Non-Linéaire
- Défini-négatif
- Linéaire
- Défini-positif
Question 3
Nous utilisons l'analyse en composantes principales (ACP) pour faire le pré-traitement des données dans un problème de classification linéaire, parce qu'elle permet de :
- réduire la dimension et d'accélérer les calculs.
- remplir les données manquantes.
- créer des variables non-linéaires qui donneront une meilleure fonction de classification.