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找到 30 个结果

English questions
题目4424 · 机器学习

测试块可用比例 9

一个 30 天的测试块使用 10 日前瞻收益来评估。如果要求每个完整标签都必须留在测试块内部，那么测试块中的起始日期有多少比例是真正可用的？

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题目2464 · 机器学习

不碰测试标签并不够

有人辩称不存在泄漏，因为代码从未访问测试标签。给出这个辩护在真实机器学习流水线里为什么会失效的核心原因。

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题目5916 · 概率

为一次完美测试最多愿意付多少

某产品上线在市场接受时收益 $+30$，不接受时收益 $-12$；接受的先验概率为 $\frac{3}{10}$。你也可以选择搁置产品，收益为 $0$。一位顾问提供一项完全准确的测试，可在你决策前揭示真实市场状态。你最多应为这项测试支付多少？

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题目4425 · 机器学习

季度测试块下的月度重训次数 10

一个 walk-forward 流程先使用 24 个月训练，然后评估 3 个月测试块，并且在总长 39 个月的历史上每次只前移 1 个月。整个流程一共会重训多少次模型？

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题目3466 · 数学

带不均匀后续分支的三路测试容量

第一个测试有三个结果。若出现结果 A，你还可以再问两个二元问题；若出现结果 B，你还可以再问一个三元问题；若出现结果 C，流程必须停止。最多能区分多少个等概率状态？

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题目4432 · 机器学习

更长测试窗

若在训练块固定时把测试块拉长，评分方差和制度纯度通常会怎样变化？

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题目2458 · 机器学习

根据测试曲线来选早停轮数

团队训练了一个模型，画出随 boosting 轮数变化的测试损失曲线，并汇报测试值最好的那个轮数。为什么这个测试分数已经不能作为最终检验？

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题目4416 · 机器学习

滚动回测中的可交易测试覆盖 1

一个滚动 walk-forward 方案使用 24 个月训练、随后 1 个月 embargo、再接 6 个月测试，并且每次前移 6 个月，总历史长度为 61 个月。每个测试块的前 2 个月只用于预热滚动特征，不能交易。最终一共能得到多少个月的可交易样本外月份？

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题目2463 · 机器学习

调完 bug 之后继续复用测试集

模型先在测试集上评估，随后发现一个 bug，修复代码后又用同一测试集来验证修复并在两个修正版之间做选择。为什么第二次使用已经不是干净的测试？

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题目2887 · 概率

A/B 差值的集中上界

你进行一个 A/B 测试，处理组与对照组各有 $n$ 个独立 Bernoulli 观测。记样本均值为 $\bar X$ 和 $\bar Y$。请用 Hoeffding 不等式给出 \[ P\bigl((\bar X-\bar Y)-E[\bar X-\bar Y]\ge \varepsilon\bigr) \] 的上界。

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题目2355 · 数理金融

Wrong-Way-Risk 判断 5

为什么 wrong-way risk 往往先在压力测试里暴露出来，而不是先在日常定价公式里暴露出来？

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题目5702 · 脑筋急转弯

一瓶毒酒，二进制试毒者

你有1000瓶酒，其中恰有一瓶有毒。任何喝下含毒酒液的试毒者会在完全相同的固定延迟后死亡，你可以让每名试毒者在一轮中同时品尝任意若干瓶的组合（延迟后、庆典前观察结果）。如果只有一轮测试，最少需要多少名试毒者才能保证找出那瓶毒酒？

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题目3469 · 数学

三路入口加五路升级诊断的容量

第一个测试有左、中、右三个结果。若走到左支，可以再做一个五路升级诊断；若走到中支或右支，每条支路都只能再问一个二元问题。总共能区分多少个状态？

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题目2397 · 机器学习

两类模型的样本量交叉点

模型 A 的额外测试 MSE 是 0.04 + 18/n，而模型 B 的额外测试 MSE 是 0.16 + 4/n，其中 n 是样本量。它们在什么样本量下打平？

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题目1720 · 统计

低先验概率下的阳性结果可信度

假设被测试的交易想法里，真正有预测力的只有 1%。某个检验流程的 power 为 80%，假阳性率为 5%。在得到一个“阳性结果”的条件下，其中真正有效的比例是多少？

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题目091 · 概率

假阳性悖论（基率忽略）

一种罕见疾病的发病率为万分之一。筛查测试的灵敏度（真阳性率）为99%，特异度（真阴性率）为99%。(a) 一个随机选中的人检测呈阳性，他真正患病的概率是多少？(b) 同一个人再做一次独立测试（同样的灵敏度和特异度），结果再次呈阳性。现在患病概率是多少？(c) 一位医院管理者看到测试「99%准确」后，提议对全部100,000名员工进行强制筛查，声称「几乎所有阳性结果都是真的」。量化预期阳性结果中有多少是假阳性，并解释管理者的推理为何有误。

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题目2589 · 机器学习

偏差不变时 bagging 后的 MSE 7

假设每棵树的偏差平方都是 b^2，预测噪声底为 nu，而 bagging 只会按等相关树公式改变方差项。请推导拥有 B 棵树时的 bagged 测试 MSE。

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