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1.

MATCH QUESTION

1 min • 5 pts

Clasificar cada algoritmo según el tipo de problema que puede resolver:

Logistic regression

Clasificación y regresión

Decision Tree

Solo clasificación

Multiple linear regression

Solo regresión

2.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Bajo cuál de las siguientes condiciones no se podría implementar una regresión lineal múltiple?

Los errores están correlacionados entre sí

Los errores son independientes entre sí

Los errores están distribuidos normalmente

El promedio de los errores es 0

3.

MULTIPLE SELECT QUESTION

1 min • 1 pt

Si setteo el parámetro drop='first' de la función OneHotEncoder de sklearn.preprocessing, ¿qué es lo que hace?

Borra todas las variables dummy menos la primera

Borra la primera variable dummy

Cambia el orden de las variables dummies

Establece la primera variable dummy como la categoría de referencia y la omite en el resultado final

4.

FILL IN THE BLANK QUESTION

1 min • 1 pt

¿Qué módulo de sklearn contiene las métricas de evaluación de los modelos? Escribir la respuesta toda en minúscula y sin espacios. Se considerarán incorrectas las respuestas que no cumplan con esto o que tengan errores de tipeo.

5.

DROPDOWN QUESTION

2 mins • 2 pts

Los problemas de ​ (a)   son aquellos donde la variable target es categórica mientras que los problemas de ​​ (b)   son aquellos en los que la variable target es (únicamente) ​ (c)   .

clasificación
regresión
numérica
machine learning
supervisión
no supervisión
ordinal
continua
discreta
longitudinal (o de series temporales)

6.

MATCH QUESTION

2 mins • 3 pts

Unir cada problema con su tipo:

Recomendar películas a un usuario

Clasificación o filtrado colaborativo

Detección de fraude

Clasificación

Ordenar una lista de números

Clustering o clasificación no supervisada

Predecir la altura de una persona

Regresión

Identificar temas, artículos de noticias

No es un problema de machine learning

7.

MATCH QUESTION

5 mins • 4 pts

Unir cada métrica con su fórmula:

Precision

Media Image

Recall or Sensitivity

Media Image

Accuracy

Media Image

Specificity

Media Image

F1 Score

Media Image

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