Test legat de ghid · Mediu Nivel

Test de predicție conformă

Verifică seturile de predicție conformă, schimbăbilitatea, scorurile de calibrare, pragurile cuantile și ipotezele din spatele acoperirii eșantionului finit.

Căi de ghidare aferentePredicție conformă
Întrebare 1 de 8

Ce iese o metodă de predicție conformă în loc de o singură etichetă?

Previzualizează fiecare întrebare8 întrebări

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

  1. Ce iese o metodă de predicție conformă în loc de o singură etichetă?
    • Un set de predicții sau un interval cu o garanție de acoperire
    • Un model recalificat cu o precizie mai mare
    • O singură estimare punctuală fără incertitudine
    • O valoare de pierdere pentru setul de antrenament
  2. Ce presupunere stă la baza garanției standard de acoperire conformă?
    • Modelul este o rețea neuronală
    • Punctele de date sunt interschimbabile
    • Caracteristicile sunt independente unele de altele
    • Etichetele sunt perfect echilibrate
  3. Care este rolul setului de calibrare?
    • Pentru a antrena modelul de bază
    • Pentru a alege rata de învățare
    • Pentru a calcula scorurile de neconformitate care stabilesc pragul
    • Pentru a elimina valorile aberante din datele de antrenament
  4. Dacă setați alpha = 0,1, ce acoperire vizați?
    • 10%
    • 50%
    • 99%
    • 90%
  5. Ce se întâmplă de obicei cu setul de predicții atunci când modelul este foarte incert în ceea ce privește o intrare?
    • Setul crește, conținând mai multe etichete candidate
    • Setul devine gol
    • Pragul este ignorat
    • Modelul este reantrenat automat
  6. De ce predicția conformă este numită „fără distribuție”?
    • Funcționează doar pe date gaussiene
    • Nu necesită ipoteze parametrice cu privire la distribuția datelor pentru garantarea de acoperire
    • Renunță la distribuția datelor în întregime
    • Presupune o distribuție uniformă
  7. A split-conformal classifier has 99 calibration examples and targets 90% marginal coverage. Which rank is used for the calibration quantile?
    • The 10th ordered score
    • The 99th score only
    • The 90th ordered calibration score (ceil((99+1) × 0.9))
    • The average of all labels
  8. In classification, what can a nonconformity score such as 1 minus the candidate label probability represent?
    • Numărul de epoci de instruire
    • The probability that the calibration set is exchangeable
    • The class frequency in the test set
    • How poorly the model supports that candidate label for the example