AD_G71-L2_TALENTOTECH_ORIENTE_2025_SKLEARN

¿Cuál es la función principal de la biblioteca scikit-learn en Python?

• Crear interfaces gráficas de usuario

• Realizar operaciones matemáticas avanzadas

• Implementar modelos de aprendizaje automático

• Manipular archivos CSV

¿Cuál módulo de scikit-learn se utiliza para dividir un conjunto de datos en entrenamiento y prueba?

• sklearn.datasets

• sklearn.model_selection

• sklearn.preprocessing

• sklearn.linear_model

¿Cuál clase se usa para aplicar regresión lineal en scikit-learn?

• KMeans

• DecisionTreeClassifier

• LinearRegression

• SVC

¿Cuál método se utiliza para entrenar un modelo en scikit-learn?

• .train()

• .run()

• .fit()

• .learn()

¿Qué hace la función StandardScaler de sklearn.preprocessing?

• Reduce el tamaño del conjunto de datos

• Aplica codificación one-hot

• Normaliza los datos a media 0 y desviación estándar 1

• Crea árboles de decisión

¿Cuál de las siguientes métricas es adecuada para evaluar un modelo de clasificación?

• mean_squared_error

• r2_score

• accuracy_score

• explained_variance_score

¿Cuál tipo de modelo se ajusta con la clase KNeighborsClassifier?

• Regresión lineal

• Clasificación basada en vecinos cercanos

• Clustering jerárquico

• Análisis de componentes principales

¿Qué función permite cargar datasets incorporados como Iris o Digits en sklearn?

• load_file()

• get_dataset()

• load_iris()

• read_csv()

¿Qué método se utiliza para hacer predicciones con un modelo ya entrenado en scikit-learn?

• model.predict()

• model.score()

• model.transform()

• model.fit_transform()

¿Cuál es el propósito de la función train_test_split() en scikit-learn?

• Ajustar un modelo a los datos

• scalar los datos para normalización

• Dividir el conjunto de datos en entrenamiento y prueba

• Evaluar la precisión de un modelo entrenado