ExamenDeepMLA1

1. ¿Cuál es la principal diferencia entre regresión lineal y regresión logística?

• La regresión lineal se usa para clasificación, la logística para predicción de valores.

• La regresión logística modela probabilidades, mientras que la lineal predice valores continuos.

• La regresión lineal solo se aplica a datos no lineales.

• No hay diferencia; son intercambiables.

1. ¿Cuál de los siguientes es un método de regularización utilizado para prevenir el overfitting?

• K-means

• Lasso

• PCA

• KNN

1. En el aprendizaje no supervisado, ¿qué método se usa comúnmente para reducir la dimensionalidad?

• Regresión logística

• K-vecinos más cercanos

• PCA (Análisis de Componentes Principales)

• SVM (Máquinas de Vectores de Soporte)

1. ¿Qué es el "k" en el algoritmo K-means?

• El número total de características en los datos.

• 1. El número de iteraciones que el algoritmo realizará.

• El número de clusters que se desean formar.

• El tamaño del conjunto de entrenamiento.

1. ¿Qué método se utiliza para evaluar el rendimiento de un clasificador en aprendizaje supervisado?

• Método de la varianza

• Validación cruzada

• Descomposición de PCA

• K-vecinos más cercanos

¿Qué hace el siguiente fragmento de código en Python?

• Ajusta un modelo de regresión lineal.

• Ajusta un árbol de decisión utilizando entropía como criterio.

• Realiza clustering de los datos.

• Prepara los datos para un modelo de SVM.

En el siguiente código, ¿qué técnica de aprendizaje no supervisado se está aplicando?

• Clasificación

• Agrupamiento

• Regresión

• Reducción de dimensionalidad

¿Cuál es el propósito del siguiente fragmento de código?

• • Dividir el conjunto de datos en entrenamiento y prueba.

• Normalizar las características del conjunto de datos.

• Aplicar un algoritmo de clustering.

• Ajustar un modelo de regresión.

¿Qué hace la siguiente línea de código?

• Crea un modelo de regresión.

• Crea un modelo de árbol de decisión.

• Crea un modelo de bosques aleatorios.

• Crea un modelo de KNN.

¿Qué tipo de modelado se muestra en el siguiente código?

• Regresión

• Clasificación

• Agrupamiento

• Reducción de dimensionalidad