intro_question.txt

Выберите все верные утверждения
1. В задаче кластеризации для каждого объекта из обучающей выборки задано значение целевой функции
2. В задаче регрессии для объектов из обучающей выборки задано значение целевой функции
3. В задаче кластеризации все алгоритмы предполагают, что количество кластеров известно заранее
4. В задаче регрессии можно определять только линейные зависимости
5. Переобучение возникает, когда модель слишком сильно подстраивается под обучающие данные
6. Переобучение скорее всего возникнет, когда данных много, а параметров модели мало
7. Алгоритм обучения модели для решения задачи классификации возвращает значение вектора параметров модели
8. Алгоритм обучения модели для решения задачи классификации определяет форму зависимости между признаками и целевой переменной
9. Алгоритм обучения модели для решения задачи классификации возвращает вектор вероятности принадлежности объекта к классу

trees_best_split_task.ipynb