Examen sobre Modelos de Machine Learning

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27 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál de los siguientes modelos es supervisado?

K-Means Clustering

PCA

Regresión Logística

DBSCAN

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál de los siguientes problemas es típico de un modelo entrenado con datos desbalanceados?

Baja precisión general

Modelos muy lentos

Modelo sesgado hacia la clase mayoritaria

Sobreajuste hacia la clase minoritaria

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué caracteriza a un modelo no supervisado?

Se entrena con datos etiquetados

Se entrena con datos no etiquetados

Se utiliza para hacer predicciones futuras

Requiere grandes cantidades de datos de salida

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué técnica se utiliza para generar ejemplos sintéticos en problemas de datos desbalanceados?

Oversampling

Subsampling

SMOTE

Random Forest

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué modelo es adecuado para la reducción de dimensionalidad en datos no etiquetados?

Regresión Lineal

Árboles de Decisión

PCA

Regresión Logística

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de un algoritmo no supervisado?

Support Vector Machines (SVM)

K-Nearest Neighbors (KNN)

Gradient Boosting

K-Means

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué técnica modifica el umbral de decisión en modelos supervisados para mejorar el rendimiento en la clase minoritaria?

Submuestreo

Ajuste de clase mayoritaria

Cambio de umbral de decisión

Ensamblaje de modelos

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