اختبار الوحدة: ما بعد الأساسيات

السؤال 1 من 5

• مزيجًا متوازنًا من كل الأعمدة.
• أعمدة الأعداد، لأنها أكثر عددًا.
• نطاقات من الإنفاق السنوي، لأنه يهيمن على المسافات.
• تجميعات عشوائية، لأن k-means لا تستطيع التعامل مع وحدات مختلطة.

السؤال 2 من 5

• رقم الـ LLM أدق لأن النموذج أكبر.
• لا فرق؛ فكلاهما مخرجات نموذج.
• predict_proba لا يمكن استخدامها للترتيب.
• احتمالات الانحدار اللوجستي دُرِّبت واختُبرت مقابل نتائج الانقطاع الفعلية؛ أما رقم الـ LLM فنص مولَّد لم يمرّ بذلك.

السؤال 3 من 5

• الـ demographic parity (تساوي نِسب الاختيار).
• الـ equal opportunity (تساوي معدّلات الإيجابيات الصحيحة).
• المعايرة، لأن الـ recall مقياس للمعايرة.
• لا شيء؛ فالإنصاف لا يتعلّق إلا بنِسب الاختيار.

السؤال 4 من 5

• لا تفعل شيئًا حتى تُثبت النتائج أن الأداء انخفض.
• احذف mobile_share من النموذج فورًا.
• حقّق في الانزياح، وافحص نِسب العملاء المُعلَّمين في كل مجموعة، وخطّط لإعادة التدريب والفحص حين تتوفر بيانات جديدة ذات labels كافية.
• اخفض العتبة لتعويض ذلك.

السؤال 5 من 5

• اضغط الملف كي لا يمكن تعديله.
• أعد تسميته إلى .pkl كي تتعرّف عليه الأدوات.
• حمّله بأحدث إصدار متاح من scikit-learn.
• لا تحمّل إلا الملفات القادمة من مخزن النماذج الخاص بك المحكوم الصلاحيات، وبإصدار scikit-learn المسجّل وقت التدريب.