Uyumlu Tahmin Sınavı

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Tek bir etiket yerine uyumlu bir tahmin yöntemi çıktısı ne olur?
   • Kapsam garantili bir tahmin seti veya aralığı
   • Daha yüksek doğruluğa sahip, yeniden eğitilmiş bir model
   • Belirsizliğin olmadığı tek nokta tahmini
   • Eğitim seti için bir kayıp değeri
2. Hangi varsayım standart uyumlu kapsama garantisinin temelini oluşturur?
   • Model bir sinir ağıdır
   • Veri noktaları değiştirilebilir
   • Özellikler birbirinden bağımsızdır
   • Etiketler mükemmel şekilde dengelenmiştir
3. Kalibrasyon setinin rolü nedir?
   • Temel modeli eğitmek için
   • Öğrenme oranını seçmek için
   • Eşiği belirleyen uygunsuzluk puanlarını hesaplamak
   • Eğitim verilerinden aykırı değerleri kaldırmak için
4. Alfa = 0,1'i ayarlarsanız hangi kapsamı hedefliyorsunuz?
   • %10
   • %50
   • %99
   • %90
5. Model bir girdi hakkında çok belirsiz olduğunda tahmin setine tipik olarak ne olur?
   • Küme daha fazla aday etiketi içerecek şekilde büyür
   • Set boşalır
   • Eşik göz ardı ediliyor
   • Model otomatik olarak yeniden eğitilir
6. Uyumlu tahmine neden 'dağılımdan bağımsız' deniyor?
   • Yalnızca Gauss verileri üzerinde çalışır
   • Kapsama garantisi için veri dağıtımı hakkında herhangi bir parametrik varsayım gerektirmez.
   • Veri dağıtımını tamamen atar
   • Düzgün bir dağılım varsayar
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?
   • Eğitim dönemi sayısı
   • 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