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非代码面试题
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4347总体平均概率对应的期望正例 7在 500 个样本上，一个校准模型的平均预测概率是 0.12。总体上平均应出现多少个正例？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4348整体校准偏差 8在一个验证集上，模型的平均预测概率是 9%，而实际正例比例是 6%。这意味着多大的整体校准偏差（calibration-in-the-large error）？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4349按错判成本算期望损失 9某个阈值规则运行在一个正例流行率为 10% 的样本空间里，其 TPR 为 70%，FPR 为 5%。若漏判一个正例的成本是 4，误报一个负例的成本是 1，那么每个样本的期望错判成本是多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4350分箱经验频率与平均预测的偏差 10某个校准分箱包含 80 个标的，平均预测概率为 0.35。如果实际只观察到 20 个正例，那么这个分箱的经验正例率是多少？它相对平均预测低了多少个百分点？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4351非对称代价阈值选择 1同一个分类器的三个候选阈值表现为：t=0.3 -> FP=18, FN=4; t=0.5 -> FP=9, FN=7; t=0.7 -> FP=4, FN=14。若一次 false negative 的代价是 5，一次 false positive 的代价是 1，哪个阈值在这个样本上使分类总成本最小？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4356排序质量与概率质量的取舍模型 A 的 ROC AUC 略高，但概率明显过度自信；模型 B 的 ROC AUC 略低，但校准明显更好。如果你需要把预测概率直接拿去做头寸规模决策，通常哪个模型更安全？机器学习中等essay未尝试面试订阅4357极端不平衡下的指标选择你在筛查极其罕见的欺诈案例，基准发生率低于 1%。为什么在业务讨论里，PR 分析通常比 ROC 分析更有信息量？机器学习中等essay未尝试面试订阅4358AUC 相同但可靠性不同两个模型的 ROC AUC 几乎一样。一个校准良好，另一个把大多数概率都推到接近 0 或 1。你在选择后者之前，首先应该担心什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4359阈值需要业务语境为什么在没有给出代价比或者下游资源约束时，就问“最优阈值是什么”是个错误问题？机器学习中等essay未尝试面试订阅4360分布变化后的校准模型是在去年的数据上做过校准的，但今年事件的基准发生率显然已经改变。你第一步应该重新检查什么校准问题？机器学习中等essay未尝试面试订阅4361比较曲线之前在比较不同模型的 ROC 和 PR 曲线之前，你首先应该检查数据集的什么属性？机器学习中等essay未尝试面试订阅4362重做校准之前一个模型看起来校准很差。在断言模型本身坏掉之前，第一步应该先检查什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4363选阈值之前在优化分类阈值之前，第一步应该明确哪一个量？机器学习中等essay未尝试面试订阅4364信任 AUC 之前重训后 AUC 略有提升。在宣布新模型“实际更好”之前，第一步应该问什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4365只有校准还不够为什么面对一个校准完美但排序能力很弱的模型时，你仍然应该犹豫？机器学习中等essay未尝试面试订阅4366一倍标准误规则选模 1三个模型复杂度对应的平均交叉验证 AUC 分别为 0.790、0.802 和 0.808。最佳分数的标准误是 0.010。按 one-standard-error rule，应该保留哪个最简单的模型？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4367网格搜索组合数 2某个搜索网格包含 4 个学习率、3 个树深度和 5 个正则强度。一共有多少个超参数组合？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4368successive halving 总训练次数 3successive halving 从 27 个配置开始。每一轮保留三分之一的配置，并让所有幸存者各训练一次。如果总共运行 3 轮，会执行多少次模型训练？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4369重复交叉验证的总评分数 4你要比较 12 个超参数设置，使用 5 折交叉验证并重复 3 次。所有设置和所有折一共产生多少个验证分数？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4370时间序列切分下的训练次数 5某个时间序列超参数搜索要在 6 个 expanding-window 切分上评估 8 个设置。如果每个设置在每个切分上都重训一次，总共需要多少次模型训练？机器学习简单数值题未尝试面试订阅