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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

Los árboles de decisión son modelos NO supervisados de Machine Learning

Verdadero

Falso

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

Un árbol de decisión sirve para predecir variables continuas y no solo discretas.

Verdadero

Falso

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Un árbol de decisión lo podemos definir como:

Una serie de valores y definiciones

Una regresión polinómica

Conjunto de reglas sucesivas que ayudan a tomar una decisión

Todas son correctas

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

La "pureza" de una variable en un árbol de decisión sirve para:

Eliminar variables del modelo

Elegir la variable de corte a priorizar

Saber que variable tiene más elementos

Todas son incorrectas

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cúando debería termina de ejecutar un árbol de decisión?

Cuando el programador corta la corrida

Cuando se queda sin variables

Después de la 4ta iteracción

Todas son correctas

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

Un modelo de agrupamiento (Clustering) es un modelo NO supervisado

Verdadero

Falso

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

En los modelos de agrupamiento los clusters se definen:

Con una formula matemática

A prueba y error

Según la cantidad de información disponible

Ninguna es correcta

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