Machine Learning II
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22 questions
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1.
MATCH QUESTION
1 min • 5 pts
Clasificar cada algoritmo según el tipo de problema que puede resolver:
Decision Tree
Clasificación y regresión
Logistic regression
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 BLANKS 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.
(a)
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) .
6.
MATCH QUESTION
2 mins • 3 pts
Unir cada problema con su tipo:
Predecir la altura de una persona
No es un problema de machine learning
Identificar temas, artículos de noticias
Clasificación o filtrado colaborativo
Recomendar películas a un usuario
Regresión
Ordenar una lista de números
Clustering o clasificación no supervisada
Detección de fraude
Clasificación
7.
MATCH QUESTION
5 mins • 4 pts
Unir cada métrica con su fórmula:
Precision
Specificity
Recall or Sensitivity
Accuracy
F1 Score
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