
5. Modelamiento de Datos
Authored by Luis Bautista
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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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