
Fundamentos de Árboles de Decisión
Authored by Gabriel Narváez
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué es un árbol de decisión?
Un algoritmo para clasificar datos en categorías numéricas.
Un algoritmo de aprendizaje supervisado, no paramétrico, que se utiliza tanto para tareas de clasificación como de regresión.
Un método para agrupar datos sin etiquetar.
Un proceso de validación cruzada
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuáles son las partes principales de la estructura de un árbol de decisión?
Nodos, hojas y frutos
Raíces, tronco y hojas
Ramas, tronco y flores
Nodos raíz, nodos hoja.
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué tipo de problema puede resolver un árbol de decisión?
Solo clasificación.
Solo regresión.
Clasificación y regresión.
Agrupamiento.
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué criterios se utilizan para dividir los nodos en un árbol de decisión?
Criterios de selección aleatoria
Criterios de ordenamiento por tamaño
Criterios como impureza de Gini (clasificación) y entropía (regresión).
Criterios de agrupación por similitud
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué significa que un árbol de decisión esté sobreajustado (overfitting)?
Ha aprendido correctamente todas las relaciones en el conjunto de prueba.
Se ha ajustado excesivamente a los datos de entrenamiento, perdiendo generalización.
Ha eliminado las características irrelevantes del modelo.
Ha alcanzado el tamaño máximo de profundidad.
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