Tema 4. Modelos de Predicción y Clasificación

¿Cuál es el objetivo principal de los modelos de predicción por clasificación en instituciones financieras?

• Reducir el tiempo de análisis de solicitudes

• Aumentar el número de créditos otorgados

• Categorizar a los clientes según su riesgo

• Determinar la tasa de interés

¿Qué tipo de distribución se utiliza comúnmente en la regresión lineal tradicional?

• Distribución uniforme

• Distribución de Poisson

• Distribución normal

• Distribución binomial

¿Qué métrica se utiliza para medir la proporción de casos verdaderos positivos sobre el total de casos reales positivos?

• Precisión

• Recall

• Accuracy

• F1 Score

¿Cuál de los siguientes modelos es un ejemplo de modelo de clasificación?

• Regresión cuadrática

• Análisis de varianza

• Regresión logística

• Regresión lineal

¿Qué técnica se recomienda para balancear un conjunto de datos desbalanceado?

• Transformación de Box-Cox

• Undersampling

• Normalización

• Análisis de componentes principales

¿Qué representa el término 'True Positive' (TP) en una matriz de confusión?

• Predicción negativa incorrecta

• Predicción positiva correcta

• Predicción positiva incorrecta

• Predicción negativa correcta

¿Cuál es la función de la 'función link' en los modelos lineales generalizados?

• Ajustar los parámetros del modelo

• Calcular la varianza de los datos

• Ligar la combinación lineal con la variable objetivo

• Transformar la variable dependiente

¿Qué tipo de variable se utiliza comúnmente en los modelos de clasificación?

• Variable continua

• Variable categórica

• Variable ordinal

• Variable nominal

¿Qué se busca al aplicar un modelo de clasificación?

• Crear un modelo de regresión

• Establecer una frontera de decisión entre categorías

• Aumentar la cantidad de datos

• Reducir el tiempo de procesamiento

¿Cuál es el propósito de la transformación 'weight of evidence' (WOE)?

• Ajustar los datos a una distribución normal

• Calcular la media de los datos

• Asignar un peso a las categorías de las variables independientes

• Normalizar los datos