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ML - Tema 5 (arboles)_1

Authored by Secundino Javier Sexto Rivas

Computers, Professional Development

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ML - Tema 5 (arboles)_1
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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

La técnica de árboles de decisión (decision trees) es un método

No supervisado

Supervisado

Depende del objetivo

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

La técnica de árboles de decisión permite

unicamente predecir variables numéricas

unicamente predecir variables categóricas

predecir variables numéricas y categóricas

clasificar como método supervisado y predecir como no supervisado

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cual es el criterio del algoritmo para elegir la variable que se utilizará para crear el siguiente nodo del árbol?

Aquella variable con menor dispersión

Aquella variable con más dispersión

Aquella variable que genera datos más homogéneos en el subcojunto particionado

Ninguna de las anteriores

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Sobre la profundidad del árbol de decisión, podemos afirmar que

Cuantos más niveles y nodos mejor

Con pocos niveles puede haber overfitting

Con muchos niveles puede haber overfitting

Los niveles no afectan a la calidad del 'arbol

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué característica consideras relevante para los árboles de decisión?

Producen reglas claras y permiten realizar una reducción dimensional

Son un modelo de caja negra

Todos los niveles son estadisticamente significativos

Permiten clasificar muy bien

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