No supervisado

¿Cuál de las siguientes métricas se utiliza principalmente para evaluar modelos de regresión?

• Accuracy

• MAE

• Precision

• Recall

¿Cuál es la diferencia principal entre MSE y RMSE?

• RMSE es la raíz cuadrada del MSE

• RMSE no tiene relación con el MSE

• MSE tiene unidades distintas al RMSE

• RMSE es siempre mayor que el MSE

¿Cuáles son las principales ventajas de un Bosque Aleatorio (Random Forest)? (Selecciona todas las respuestas correctas)

• Utiliza un solo árbol para mejorar la predicción

• Combina múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión

• Es robusto ante el sobreajuste porque combina múltiples modelos

• Puede manejar tanto problemas de regresión como de clasificación

¿Cuál de los siguientes es un hiperparámetro de un modelo de árbol de decisión?

• Los pesos

• La profundidad máxima del árbol

¿Qué técnica se utiliza para reducir la cantidad de variables en un conjunto de datos, manteniendo la mayor cantidad de información posible?

• Regresión

• Clasificación

• PCA

• Clustering

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre K-Means es correcta?

• Es un algoritmo basado en jerarquías

• Agrupa datos asignándolos a un centroide cercano

• No se necesita definir el número de clústeres (K)

• Siempre obtiene el mismo resultado, sin importar los datos

¿Qué mide el valor de silueta en un modelo de clustering?

• La distancia entre los centroides

• La cohesión y separación de los clústeres

• El número de puntos por clúster

• La suma de errores al cuadrado

¿Cuáles de los siguientes son casos de uso comunes del clustering? (Selecciona todas las respuestas correctas)

• Segmentación de clientes para campañas de marketing

• Predecir el valor de la temperatura del agua en el acuario de los pingüinos

• Análisis de patrones de comportamiento en redes sociales

• Clasificación de correos como spam o no spam

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el algoritmo K-Means es falsa?

• K-Means agrupa puntos asignándolos al centroide más cercano

• K-Means no requiere especificar el número de clústeres (K)

• K-Means minimiza la suma de las distancias cuadradas dentro de los clústeres

Qué técnica se utiliza para evaluar la calidad del agrupamiento en modelos de clustering? (Selecciona todas las respuestas correctas)

• Método del codo - Elbow method

• Validación cruzada - cross validation

• Índice de la Silueta - Silhouette index

• Regularización L2