5. Modelamiento de Datos

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Qué es el modelado de datos en CRISP-DM?

Proceso para comprender los datos brutos.

Proceso para aplicar técnicas analíticas y construir modelos predictivos o descriptivos.

Fase para implementar soluciones basadas en datos.

Proceso de visualizar resultados.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuál es el objetivo principal del modelado de datos?

Diseñar gráficos atractivos.

Encontrar patrones útiles en los datos para predecir o describir comportamientos.

Almacenar datos en una base de datos.

Garantizar la limpieza de los datos.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuál de las siguientes NO es una técnica de modelado supervisado?

Regresión lineal.

Clustering (agrupamiento).

Árboles de decisión.

Redes neuronales.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Qué representa un modelo predictivo?

Un conjunto de datos sin etiquetas.

Un algoritmo que predice valores futuros o clasifica datos desconocidos.

Un método para evaluar la calidad de los datos.

Un esquema de almacenamiento de datos.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Qué es el sobreajuste (overfitting)?

Cuando el modelo generaliza bien para datos nuevos.

Cuando el modelo es demasiado simple para los datos.

Cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización.

Cuando los datos de entrada contienen errores.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Qué técnica puede ayudar a prevenir el sobreajuste?

Usar todos los datos para entrenar el modelo.

Implementar validación cruzada.

Elegir un modelo más complejo.

Ignorar datos atípicos.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Qué es la validación cruzada (cross-validation)?

Una técnica para dividir los datos en partes y evaluar el modelo varias veces.

Un método para generar gráficos de validación.

Un enfoque para eliminar datos duplicados.

Un proceso de combinar datos de diferentes fuentes.

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