Modelos de Clasificacion

¿Qué es un modelo de clasificación?

• A) Un modelo que predice valores continuos

• B) Una herramienta que distingue entre diferentes categorías de datos

• C) Un algoritmo que reduce la dimensionalidad de los datos

• D) Un método para generar datos sintéticos

¿Qué caracteriza a la clasificación supervisada?

• A) Se entrena con datos no etiquetados

• B) No requiere un conjunto de datos de entrenamiento

• C) Se entrena con datos etiquetados donde se conoce la clase correcta de cada ejemplo

• D) Agrupa los datos en clases sin información previa

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

• A) Un método que se entrena con datos etiquetados

• B) Una técnica para reducir la dimensionalidad de los datos

• C) Un enfoque que optimiza decisiones mediante recompensas y castigos

• D) Un modelo que predice valores continuos

¿Cuál de los siguientes es un algoritmo de clasificación supervisada?

• A) K-means

• B) DBSCAN

• C) Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)

• D) Clustering Jerárquico

¿Cuál es la función principal de la regresión 

• A) Reducir la dimensionalidad de los datos

• B) Modelar la probabilidad de que un ejemplo pertenezca a una clase determinada

• C) Identificar anomalías en los datos

• D) Agrupar datos en clases sin información previa

¿Qué técnica de clasificación se basa en la estructura de un árbol para tomar decisiones secuenciales?

• A) Redes Neuronales

• B) Máquinas de Vectores de Soporte

• C) Regresión Logística

• D) Árboles de Decisión

¿Cuál de los siguientes es un algoritmo de clasificación no supervisada?

• A) Árboles de Decisión

• B) Máquinas de Vectores de Soporte

• C) Agrupamiento (Clustering)

• D) Regresión Logística

¿Qué mide la precisión en la evaluación del rendimiento de un modelo?

• A) La proporción de ejemplos positivos identificados correctamente

• B) La proporción de predicciones correctas

• C) La capacidad de clasificación del modelo a través de diferentes umbrales

• D) La reducción del número de características de los datos

¿Qué técnica se usa para identificar observaciones que se desvían significativamente del patrón general de los datos?

• A) Modelado de Temas

• B) Detección de Anomalías

• C) Reducción de Dimensionalidad

• D) Clustering

¿Cuál es un ejemplo de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo?

• A) Regresión Logística

• B) K-means

• C) Q-learning

• D) Naive Bayes