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IBM Watson Data Scientist v1 認定 C1000-154 試験問題 (Q29-Q34):
質問 # 29
Which search algorithm is known for its exhaustive search over a specified parameter space for hyperparameter tuning?
- A. Binary Search
- B. Grid Search
- C. Random Search
- D. Sequential Search
正解：B
質問 # 30
What is a key advantage of using supervised learning techniques over unsupervised learning techniques?
- A. Supervised learning is typically used for prediction with known outcomes, providing clear metrics for model performance.
- B. Supervised learning algorithms can automatically label data.
- C. Supervised learning is more effective for discovering hidden patterns in data without prior labeling.
- D. Supervised learning can work without any labeled data.
正解：A
質問 # 31
Which of the following is true about the AUC measure in the context of classification models?
- A. It is less useful when the classes are highly imbalanced.
- B. It measures the model's accuracy using a single threshold.
- C. It indicates the number of false positives.
- D. It represents the degree of separability between classes.
正解：D
質問 # 32
Which of the following is true regarding cross-validation?
- A. It involves training the model on the entire dataset at once.
- B. It helps in identifying the model's performance variability across different data splits.
- C. It should be avoided as it leads to overfitting.
- D. It decreases the variability of the model performance estimation.
正解：B、D
質問 # 33
What is a critical consideration when selecting the right model class for a given problem?
- A. The theoretical complexity of the model, with more complex models always being preferred.
- B. The nature of the problem (e.g., classification, regression) and the characteristics of the data.
- C. The model's ability to produce results quickly, regardless of accuracy.
- D. The availability of high-performance computing resources.
正解：B
質問 # 34
......
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