اختبار التعلم الخاضع للإشراف

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. في التعلم الخاضع للإشراف، ما الذي يجعل مجموعة بيانات التدريب "مُصنفة"؟
   • تم فرز كل مثال في مجلدات وفقًا لنوع الملف وحجمه
   • Each example is paired with a target output for the model to learn
   • تم ضغط كل مثال حتى يتمكن النموذج من قراءته في وقت أقل
   • يتضمن كل مثال طابعًا زمنيًا يتم تسجيله بالضبط عندما تم جمعه لأول مرة
2. النموذج الذي يتنبأ بما إذا كانت رسالة البريد الإلكتروني عبارة عن بريد عشوائي أم لا، ما هو نوع مشكلة التعلم الخاضع للإشراف؟
   • الانحدار
   • التصنيف
   • تخفيض الأبعاد
   • التجميع
3. توقع سعر بيع منزل من حجمه وموقعه مثال على ماذا؟
   • التجميع، لأن المنازل المتشابهة يتم تجميعها معًا حسب المنطقة
   • الانحدار، لأن الناتج هو رقم مستمر
   • التصنيف، لأن المنازل تنتمي إلى أحياء متميزة
   • تعزيز التعلم، لأن الأسعار تكافئ البائعين
4. لماذا يحجب الممارسون مجموعة اختبار منفصلة لا يراها النموذج أبدًا أثناء التدريب؟
   • لإعطاء النموذج أمثلة إضافية عندما تصل دقة التدريب إلى ذروتها
   • لتخزين نسخة احتياطية في حالة فقدان بيانات التدريب
   • لتقدير مدى جودة أداء النموذج على البيانات الجديدة غير المرئية
   • لجعل التدريب يعمل بشكل أسرع باستخدام أمثلة أقل
5. When should preprocessing steps such as fitted scaling be learned for a supervised-learning evaluation?
   • From all rows before splitting so the test set helps estimate them
   • From test examples only
   • From the training partition, then applied to validation and test examples
   • From whichever partition gives the best final score
6. The guide’s classifier catches 30 of 40 urgent messages and flags 20 ordinary messages. Which recall and precision values follow?
   • Recall 75%; precision 60%
   • Recall 60%; precision 75%
   • Recall 100%; precision 50%
   • Recall 30%; precision 20%
7. A dataset has repeated records for the same person. What risk can a random row split create?
   • The model is guaranteed to have low recall
   • Related records can appear in both training and test sets, leaking information
   • The target labels automatically become numerical
   • The test set is no longer allowed to contain labels
8. What can changing a classification threshold do, according to the guide?
   • Change the tradeoff between false positives and false negatives without changing learned parameters
   • Change the training labels into features
   • Guarantee both error types become zero
   • Replace the need to evaluate model performance