20 soru · şıkları kağıt üzerinde işaretle, cevap anahtarı son sayfada
1. k-katlı çapraz geçerleme için aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
A) Her gözlem k kez test verisi olarak kullanılır
B) k = 2 seçildiğinde yönteme birini dışarıda bırak (LOO) denir
C) Veri k kata ayrılır, model k kez kurulur ve her gözlem tam bir kez test verisi olur
D) Model yalnız bir kez kurulur ve k farklı test kümesinde sınanır
E) k büyüdükçe kestirim hem daha az yanlı hem de daha az değişken olur, bu yüzden k = n en iyisidir
2. RBF çekirdekli destek vektör makinesinde γ değeri büyütüldüğünde karar sınırı nasıl değişir?
A) Sınırın biçimi değişmez, yalnız destek vektörü sayısı azalır
B) Sınır polinom çekirdeğin ikinci derece eğrisine dönüşür
C) Sınır yumuşar ve doğrusal çekirdeğe yaklaşır
D) C parametresi kendiliğinden küçülür, marj genişler ve sınır daha düzgün hale gelir
E) Her gözlemin etkisi daralır; sınır kıvrımlı hale gelir ve aşırı uyuma kayar
3. Aşağıdakilerden hangisi bir hiperparametredir?
A) Destek vektör makinesinde sınırı belirleyen destek vektörleri
B) Destek vektör makinesinde C ceza katsayısı
C) Sinir ağında eğitimle güncellenen bir bağlantı ağırlığı
D) Karar ağacında eğitim sırasında bulunan bölme noktası
E) Doğrusal regresyonun eğim katsayısı
4. Gerçek Beceri İstatistiğinde UCLA lojistik modelinde maksimum TSS 0.3087'dir. Pozitif sınıf 1 yerine 0 seçildiğinde hangisi doğrudur?
A) TSS 0.3087 kalır; duyarlılık ve özgüllük de aynı kalır
B) TSS 0.6913 olur; duyarlılık ve özgüllük aynı kalır
C) TSS 0.6326 olur; skor her zaman 1 - p alınır
D) TSS 0.3087 kalır; duyarlılık ve özgüllük yer değiştirir
E) TSS -0.3087 olur; duyarlılık ve özgüllük yer değiştirir
5. Makine öğrenmesi modellerinde 'permütasyon önemi' neyi ölçer?
A) Bir değişkenin ağaçlarda kaç kez bölünme için kullanıldığını
B) Bir değişkenle yapılan bölünmelerin safsızlıkta sağladığı toplam azalmayı
C) Bir değişkenin sonuç üzerindeki etkisinin yönünü ve nedensel büyüklüğünü doğrudan gösterir
D) Bir değişkenin değerleri karıştırıldığında model başarısının ne kadar düştüğünü
E) Bir değişkenin bölünmelerinden etkilenen gözlem miktarını
6. Eşiği önceden belirlenmiş bir tanı testinin o eşikteki duyarlılık, özgüllük, pozitif ve negatif öngörü değerleri, F1, MCC ve kappa değerlerini ayrıntılı biçimde raporlamak isteyen bir araştırmacı hangi analizi kullanmalıdır?
A) Karışıklık matrisi metrikleri
B) Tüm eşiklerde ROC eğrisi analizi
C) Çok değerlendiricili Fleiss kappa
D) İki testi karşılaştıran McNemar testi
E) Gerçek beceri istatistiği (TSS)
7. Rastgele Ormanda iris verisinde Ağaç sayısı 500 iken test doğruluğu 0.9333 ve OOB doğruluğu 0.95'tir. Ağaç sayısı 1000 yapıldığında ne olur?
A) Test 0.9333 ve OOB 0.95 aynı kalır
B) Test 0.9333 kalır, OOB 0.9750'ye çıkar
C) Test 0.9667'ye çıkar, OOB 0.9417'ye iner
D) OOB tahmini bulunmayan gözlem sayısı artar
E) Aşırı uyum nedeniyle test doğruluğu 0.90'a düşer
8. DeLong yöntemi ROC analizinde ne işe yarar?
A) Tahmin edilen olasılıkların gerçek oranlarla uyumunu, yani kalibrasyonu sınar
B) Youden indeksini en büyük yapan kesme noktasını bulur ve o eşikteki duyarlılığı verir
C) Kesinlik-duyarlılık eğrisinin altındaki alanı adım toplamıyla hesaplar
D) Modelin kurulduğu verideki AUC'nin iyimserliğini bootstrap tekrarlarıyla kestirip görünen değerden düşer
E) AUC'nin standart hatasını dağılımsız hesaplar ve aynı kişilerdeki iki AUC'yi eşleşik karşılaştırır
9. Gradyan Artırmada XGBoost motoruyla Önem türü 'Kazanç' yerine 'Sıklık' seçildiğinde aşağıdakilerden hangisi değişir?
A) Değişken önemi tablosundaki değerler
B) Kurulan ağaçların sayısı
C) Test kümesindeki doğruluk
D) Tahmin edilen sınıf olasılıkları
E) Test kümesindeki AUC
10. R MASS paketindeki Pima.tr verisi 200 Pima kadınında diyabet durumunu (type, Yes/No; diyabet yaklaşık %35) ve yedi klinik ölçümü (gebelik sayısı, glukoz, kan basıncı, deri kalınlığı, BKİ, soy ağacı işlevi, yaş) içerir. Bir araştırmacı diyabetliler ile diyabetsizleri olabildiğince geniş bir boşlukla (marj) ayıran ve gerekirse çekirdek işleviyle eğri bir sınır kurabilen bir sınıflandırıcı kullanmak istiyor. En uygun MerQur analizi hangisidir?
A) Destek Vektör Makinesi; marjı en büyükleyen sınırı bulur, çekirdekle eğri sınır kurabilir.
B) Karar Ağacı; veriyi evet/hayır sorularıyla art arda ikiye bölüp kurallar oluşturur.
C) ROC Eğrisi; tek bir skorun iki durumu tüm eşiklerde ne kadar ayırdığını gösterir.
D) k-En Yakın Komşu; yeni gözlemi en benzer k gözlemin çoğunluk sınıfına atar.
E) Diskriminant Analizi; havuzlanmış kovaryansla grupları ayıran doğrusal fonksiyon kurar.
11. Karar ağacında bölünmeler entropi ölçütüyle seçildiğinde, alt düğümlerin ağırlıklı safsızlığında sağlanan azalmaya ne ad verilir?
A) Torba dışı hata
B) Gini indeksi
C) Göreli risk
D) Karmaşıklık parametresi
E) Bilgi kazancı
12. Rastgele ormanda mtry tüm değişken sayısına (p) eşit seçilirse yöntem neye dönüşür?
A) Tek bir budanmış karar ağacına
B) k-en yakın komşu sınıflamasına
C) Gradyan artırmaya
D) Destek vektör makinesine
E) Bagging yöntemine
13. Bir sınıflandırıcıda olasılık eşiği düşürüldüğünde genellikle ne olur?
A) AUC artar, ancak duyarlılık değişmez
B) Duyarlılık artar, özgüllük azalır
C) Olasılık tahminleri ve sınıf kararları aynı kalır, yalnız F1 değişir
D) Duyarlılık ve özgüllük birlikte artar
E) Duyarlılık azalır, özgüllük artar
14. Kısmi bağımlılık grafiği (PDP) bir makine öğrenmesi modelinde neyi gösterir?
A) Bir değişken değiştikçe, diğer değişkenler üzerinden ortalanan model öngörüsünün nasıl değiştiğini
B) Bir değişkenin değerleri karıştırılınca test başarımının ne kadar düştüğünü
C) Modelin eğitim ve doğrulama kayıplarının turlara göre nasıl değiştiğini
D) Her bir tahminin değişken katkılarının toplamına nasıl ayrıştığını gözlem düzeyinde
E) Bir değişkenin gerçek dünyadaki nedensel etkisinin büyüklüğünü ve yönünü, karıştırıcılardan arındırarak
15. R pROC paketindeki aSAH verisi, subaraknoid kanama geçiren 113 hastayı (41 kötü, 72 iyi klinik sonuç) ve sürekli ölçülen S100B biyobelirtecini (s100b) içerir. Bir klinisyen bu belirtecin kötü sonucu iyi sonuçtan ne kadar iyi ayırdığını tüm olası eşiklerde değerlendirmek istiyor. Ayrıca uygun bir kesme noktası da seçilecektir. En uygun MerQur analizi hangisidir?
A) ROC Eğrisi; tüm eşiklerdeki duyarlılık ve özgüllüğü gösterir, AUC ve kesme noktası verir.
B) Diskriminant Analizi; birkaç sürekli ölçümle bilinen grupları ayıran doğrusal fonksiyon kurar.
C) Cronbach Alfa; aynı özelliği ölçen maddelerin iç tutarlılığını tek bir katsayıyla özetler.
D) Karışıklık Matrisi Metrikleri; önceden belirlenmiş tek bir eşikteki tahminleri ayrıntılı özetler.
E) Anomali Tespiti; belirteç değerleri arasında genel yapıya uymayan hastaları işaretler.
16. R pROC paketindeki aSAH verisi, subaraknoid kanama geçiren 113 hastayı (41 kötü, 72 iyi klinik sonuç) ve sürekli ölçülen S100B biyobelirtecini (s100b) içerir. Bir klinisyen bu belirtecin kötü sonucu iyi sonuçtan ne kadar iyi ayırdığını tüm olası eşiklerde değerlendirmek istiyor. Belirtecin ayırma gücünün şans düzeyinden farklı olup olmadığını sınayan hipotez çifti hangisidir?
A) H₀: Duyarlılık = özgüllük; H₁: duyarlılık ≠ özgüllük.
B) H₀: İki grubun s100b ortalaması eşit; H₁: eşit değil.
C) H₀: Evrendeki AUC = 0.5; H₁: AUC ≠ 0.5.
D) H₀: Örneklem AUC'si 0.731 = 0.5; H₁: 0.731 ≠ 0.5.
E) H₀: Evrendeki AUC = 1; H₁: AUC < 1.
17. Bir tanı testi için ROC eğrisi altındaki alanın (AUC) 0,85 bulunması neyi ifade eder?
A) Testin seçilen eşikte hastaların %85'ini yakaladığını, başka bir deyişle duyarlılığın 0,85 olduğunu
B) Testin, eşik ne olursa olsun bireylerin %85'ini doğru sınıflandırdığını
C) Testin verdiği risk olasılıklarının gerçek hastalık oranlarıyla %85 uyumlu olduğunu
D) Rastgele bir hastanın değerinin rastgele bir sağlıklınınkinden 0,85 olasılıkla yüksek olduğunu
E) Youden indeksine göre en uygun kesme noktasının 0,85 değeri olduğunu
18. Bir gözlem için bir değişkenin SHAP değerinin pozitif olması ne anlama gelir?
A) Değişkenin sonuç üzerinde nedensel olarak artırıcı bir etkisi olduğunun kanıtlandığı
B) Değişken karıştırıldığında test başarımının arttığı
C) Değişkenin tüm gözlemlerde modele en çok katkı veren değişken olduğu
D) Değişkenin modelden çıkarılması gerektiği, çünkü tahmini bozduğu
E) Değişkenin o gözlemde tahmini temel değerden (ortalama tahminden) yukarı ittiği
19. Karar ağacında en büyük derinliğin artırılması için aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
A) Derinlik yalnız hesaplama süresini etkiler, öngörüleri değiştirmez
B) Yapraklarda kalan gözlem sayısı artar ve bu yüzden tahminler daha kararlı hale gelir
C) Derinlik arttıkça ağaç sayısı da otomatik olarak artar ve böylece tahmin varyansı düşer
D) Daha yüksek dereceli etkileşimler yakalanır, ancak gürültü öğrenilip aşırı uyum oluşabilir
E) Ağaç daha sade hale gelir ve önemli yapıları kaçırma, yani eksik uyum riski artar
20. Duyarlılık ve özgüllükten farklı olarak pozitif ve negatif kestirim değerleri (PPV, NPV) hangi özelliğe güçlü biçimde bağlıdır?
A) Testin eşikten bağımsız ayırt etme gücüne
B) Hastalığın test edilen topluluktaki yaygınlığına
C) Modelin kurulduğu algoritmanın türüne ve ayarlarına
D) Değerlendiriciler arasındaki uyuma
E) Güven aralığının hesaplanma yöntemine