Clasificación no balanceada: Intro y métricas de evaluación

Clasificación no balanceada: Intro y métricas de evaluación

University

10 Qs

quiz-placeholder

Similar activities

Formación DataNova

Formación DataNova

University

12 Qs

Fundamentos de Análisis y Diseño

Fundamentos de Análisis y Diseño

University

15 Qs

Repaso 1 Caja Negra

Repaso 1 Caja Negra

University

6 Qs

Ventanas Modales

Ventanas Modales

University

10 Qs

Examen parcial 2 ciencia de datos

Examen parcial 2 ciencia de datos

University

15 Qs

Java

Java

University

10 Qs

Incertidumbre y probabilidad en Medicina IB2

Incertidumbre y probabilidad en Medicina IB2

University

15 Qs

Test de Software Educativo

Test de Software Educativo

University

13 Qs

Clasificación no balanceada: Intro y métricas de evaluación

Clasificación no balanceada: Intro y métricas de evaluación

Assessment

Quiz

Computers

University

Medium

Created by

ALBERTO HILARIO

Used 1+ times

FREE Resource

10 questions

Show all answers

1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

La clasificación no balanceada se define como

Clasificación cuando las instancias son dispersas

Clasificación cuando las instancias son muy inferiores a las características (bioinformática)

Clasificación cuando las instancias están desigualmente distribuidas entre las clases

Clasificación cuando las instancias tienen muchas clases

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

La clase minoritaria suele denominarse...

Clase sesgada

Contra-Clase

Clase Positiva

Clase Negativa

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

El interés de los investigadores por la clasificación desequilibrada ha disminuido con el tiempo

Verdadero

Falso

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Cuál es la publicación más citada sobre clasificación no balanceada?

H. He Imbalanced Review (IEEE-TKDE 2009)

V. López Data Intrinsic Characteristics (INS 2013)

M. Galar Ensemble Review (IEEE-TSMC 2012)

N.V. Chawla's SMOTE (JAIR 2002)

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Por qué el aprendizaje estándar está sesgado principalmente hacia la clase negativa?

Uso del accuracy global

Utilizar funciones discriminantes complejas

Preferencia por las reglas locales especializadas

Falta de iteraciones / épocas durante el entrenamiento

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Cómo se calculaba originalmente el coeficiente de desequilibrio (imbalance ratio IR)?

#Muestras minoritarias / #Muestras totales

#Muestras mayoritarias / #Muestras minoritarias

#Muestras minoritarias / #Muestras mayoritarias

#Muestras mayoritarias / #Muestras totales

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

La métrica de la precisión está sesgada hacia los ejemplos de clases minoritarias

Verdadero

Falso

Create a free account and access millions of resources

Create resources
Host any resource
Get auto-graded reports
or continue with
Microsoft
Apple
Others
By signing up, you agree to our Terms of Service & Privacy Policy
Already have an account?