Тесты по теме Model Evaluation

Model Evaluation — Начальный

Основы оценки ML-моделей: train/validation/test, матрица ошибок, precision и recall, переобучение и осмысленные baselines. Смесь одиночного и множественного выбора; в multi-select нужно отметить все верные утверждения.

Model Evaluation — Средний

Средний уровень оценки ML: stratified splits, компромисс precision–recall, macro vs micro, основы калибровки, learning curves, пороги и диагностика регрессии. Смесь одиночного и множественного выбора.

Model Evaluation — Продвинутый

Продвинутная оценка ML: nested CV, ECE и Brier, fairness, bootstrap и paired tests, OPE и slice analysis, CRPS и conformal prediction. Смесь одиночного и множественного выбора.