Помогите с информатикой
1) Для решения какого класса задач применяется логистическая регрессия?
1. Регрессия.
2. Классификация.
3. Кластеризация.
4. Генерация изображений.

2) О чём говорит значение сигмоидной функции в логистической регрессии, равное 0.9?
1. Вероятность принадлежности классу 1 равна 0.9.
2. Вероятность принадлежности классу 0 равна 0.9.
3. Вероятность принадлежности классу 0 равна 0.1.
4. Вероятность принадлежности классу 1 равна 0.1.

3) Какие базовые алгоритмы можно использовать в бэггинге?
1. Логистическая регрессия.
2. Дерево решений.
3. Любой алгоритм классификации.
4. Никакой из перечисленных.

4) Какие базовые алгоритмы можно использовать в случайном лесе?
1. Линейная регрессия.
2. Логистическая регрессия.
3. Дерево решений.
4. Любой алгоритм классификации.

5) В задаче классификации для одного объекта получены следующие предсказания классов: 0, 0, 1, 0, 1. Каким будет итоговый ответ в бэггинге?

6) В задаче классификации для одного объекта получены следующие предсказания классов: 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1. Каким будет итоговый ответ в бэггинге?

7) В задаче регрессии для одного объекта получены следующие предсказания: 7, 9, 8, 7, 5, 6. Каким будет итоговый ответ в бэггинге? Ответ округлите до целых.

8) Пусть в случайном лесе в задаче регрессии на 10 деревьях был получен ответ 7,5. Ещё одно дерево выдало на том же объекте ответ 13. Каким будет итоговый ответ композиции из всех 11 деревьев?

9) Для чего в случайном лесу для каждого базового алгоритма случайно выбираются и множество объектов, и множество признаков в каждой вершине? Выберите ВСЕ верные ответы.
1. Для эффективного ограничения зависимости признаков друг от друга.
2. Чтобы в признаки не попала информация о целевой переменной.
3. Так можно построить более устойчивую к переобучению композицию.

10) Какие существуют недостатки у ансамблей моделей? Выберите ВСЕ верные ответы.
1. В ансамбле становится невозможным хранить все обучающие данные
2. Предсказание занимает слишком большое время
3. Ансамбль алгоритмов трудно визуализировать
4. Их можно создавать только на основе линейных моделей

1 - 2

2 - 1, 3

3 - 3

4 - 3

5 - 0

6 - 1

7 - 7

8 - 8

9 - 1, 3

10 - 2, 3