Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo - Ôn tập 100 câu trắc nghiệm
Tạo đề thi, làm bài thi, theo dõi kết quả ngay trên điện thoại — mọi lúc mọi nơi!
Tải trên Google Play Tải trên App StoreNội dung đề thi: Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo - Ôn tập 100 câu trắc nghiệm
Xem trước 25/67 câu hỏi trong đề. Bấm Vào thi để làm bài trực tuyến, được chấm điểm và xem đáp án chi tiết.
Câu 1. Một mô hình có \( R^2 = 0.75 \) và SSE = 60. SST bằng:
- A. 80
- B. 180
- C. 240
- D. 300
Câu 2. Một dataset gồm 8 quan sát có Mean = 15. Sau đó phát hiện một giá trị đúng là 12 nhưng bị nhập sai thành 20, và sửa lại thành 12. Mean chính xác của dataset là:
- A. 13
- B. 14
- C. 14.5
- D. 15
Câu 3. Dataset A gồm 5 giá trị có Mean = 12. Dataset B gồm 10 giá trị có Mean = 18. Nếu hợp nhất A và B, Mean của dataset mới bằng:
- A. 14
- B. 15
- C. 16
- D. 17
Câu 4. Cho \( X = [2, 4, 6, 8, 10] \). Tạo dataset mới \( Y = 3X - 4 \). Mean của Y bằng:
- A. 10
- B. 12
- C. 14
- D. 18
Câu 5. Cho \( X = [2, 4, 6, 8, 10] \) và \( Y = 3X + 100 \). Biết Population Standard Deviation của X xấp xỉ 2.83. Population Standard Deviation của Y xấp xỉ:
- A. 2.83
- B. 5.66
- C. 8.49
- D. 108.49
Câu 6. Dataset X có Mean = 20 và Population Standard Deviation = 5. Tạo \( Y = -2X + 10 \). Mean và Population Standard Deviation của Y lần lượt bằng:
- A. \( -30 \) và 5
- B. \( -30 \) và 10
- C. 50 và 10
- D. \( -50 \) và 10
Câu 7. Hai dataset A và B đều có Mean = 10, Population Standard Deviation \( \sigma_A = 2 \) và \( \sigma_B = 5 \). Nếu \( C = 3A + 20 \) và \( D = 2B - 10 \), Population Standard Deviation của C và D lần lượt là:
- A. 6 và 10
- B. 6 và 5
- C. 22 và 0
- D. 26 và 20
Câu 8. Cho \( X = [2, 4, 6, 8] \), Mean của X bằng 5. Nếu tất cả giá trị được nhân với 2 rồi cộng 100, nhận định nào đúng?
- A. Mean và Standard Deviation đều chỉ tăng thêm 100.
- B. Mean mới = 110 và Standard Deviation mới gấp đôi ban đầu.
- C. Mean mới = 105 và Standard Deviation không đổi.
- D. Mean mới = 110 và Standard Deviation tăng thêm 100.
Câu 9. Một mô hình có 5 sai số dự đoán \( e = [-2, 3, -1, x, 4] \). Biết MAE = 2.8 và \( x > 0 \). Giá trị x bằng:
- A. 2
- B. 3
- C. 4
- D. 5
Câu 10. Một mô hình có 4 residuals \( e = [2, -2, 4, x] \). Biết MSE = 10 và \( x > 0 \). Giá trị x bằng:
- A. 2
- B. 4
- C. 6
- D. 8
Câu 11. Một mô hình có RMSE = 5 trên 8 quan sát. Nếu tổng bình phương sai số của 7 quan sát đầu tiên bằng 164, bình phương sai số của quan sát cuối cùng bằng:
- A. 25
- B. 32
- C. 36
- D. 40
Câu 12. Một mô hình có 5 residuals \( e = [-2, 3, -4, 1, 0] \). MAE và RMSE xấp xỉ bằng:
- A. 2.00 và 2.45
- B. 2.00 và 3.00
- C. 2.50 và 2.45
- D. 2.50 và 3.00
Câu 13. Model A có residuals \( A = [-3, -3, 3, 3] \). Model B có residuals \( B = [0, 0, 0, 6] \). MAE của A và B lần lượt là:
- A. 3.0 và 1.5
- B. 3.0 và 3.0
- C. 1.5 và 3.0
- D. 9.0 và 9.0
Câu 14. Hai mô hình được đánh giá trên cùng một tập dữ liệu. Model A có residuals \( A = [-3, -3, 3, 3] \); Model B có residuals \( B = [0, 0, 0, 6] \). RMSE của Model A và Model B lần lượt bằng:
- A. 3 và 3
- B. 3 và 6
- C. 3 và \( 3\sqrt{3} \)
- D. 9 và 36
Câu 15. Model A có MAE = 4, RMSE = 4. Model B có MAE = 3, RMSE = 7. Nhận định nào hợp lý nhất?
- A. Tất cả sai số của Model A nhất thiết bằng 4 và cùng dấu.
- B. Model B có MAE tốt hơn nhưng có khả năng chứa một số sai số lớn hơn đáng kể.
- C. Model B tốt hơn Model A theo mọi tiêu chí.
- D. Model A chắc chắn overfitting.
Câu 16. Một mô hình có MAE = 3. Nếu mọi prediction của mô hình đều lệch giá trị thực tế đúng 3 đơn vị về độ lớn, RMSE bằng:
- A. \( \sqrt{3} \)
- B. 3
- C. 6
- D. 9
Câu 17. Một mô hình có MSE = 16. Sau khi cải thiện, tất cả residuals mới bằng một nửa residuals cũ. MSE và RMSE mới lần lượt bằng:
- A. 8 và 2
- B. 8 và 4
- C. 4 và 2
- D. 4 và 4
Câu 18. Một mô hình có RMSE = 6. Nếu tất cả residuals được nhân với 1.5, RMSE mới bằng:
- A. 6
- B. 7.5
- C. 9
- D. 13.5
Câu 19. Một mô hình có \( R^2 = 0.80 \) và SST = 500. SSE bằng:
- A. 50
- B. 80
- C. 100
- D. 400
Câu 20. Một mô hình có SSE = 120 và \( R^2 = 0.60 \). SST bằng:
- A. 180
- B. 200
- C. 300
- D. 480
Câu 21. Model A có SSE = 40, SST = 200. Model B có SSE = 60, SST = 400. \( R^2 \) của A và B lần lượt là:
- A. 0.80 và 0.85
- B. 0.80 và 0.75
- C. 0.20 và 0.15
- D. 0.85 và 0.80
Câu 22. Một Regression model có SST = 250 và \( R^2 = -0.20 \). SSE bằng:
- A. 200
- B. 250
- C. 300
- D. 350
Câu 23. Một mô hình có SST = 400, SSE = 100. Sau khi cải thiện, SSE giảm 40% trong khi SST không đổi. \( R^2 \) mới bằng:
- A. 0.75
- B. 0.80
- C. 0.85
- D. 0.90
Câu 24. Một mô hình được đánh giá trên 5 quan sát và có SSE = 45. RMSE bằng:
- A. 3
- B. 4
- C. 5
- D. 9
Câu 25. Một tập dữ liệu gồm 6 giá trị \( X = [4, 7, 9, 12, 13, x] \). Biết Mean của toàn bộ tập dữ liệu bằng 10. Median của tập dữ liệu bằng:
- A. 8.0
- B. 8.5
- C. 9.0
- D. 10.5
… và còn 42 câu nữa. Bấm Vào thi phía trên để làm toàn bộ 67 câu và xem đáp án.
