
Cuestionario CIBERTEC
Authored by aldo lezama
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16 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
20 sec • 1 pt
En Gradient Boosting, ¿qué hace el parámetro n_estimators?
Ajusta la tasa de aprendizaje
Controla la profundidad máxima
Cambia el criterio de división
Define el número de árboles en el modelo
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
20 sec • 1 pt
¿Cuál es el efecto de un learning rate demasiado alto en una Red Neuronal?
El modelo converge lentamente pero con más precisión
El modelo generaliza mejor
No afecta el entrenamiento
El modelo puede no converger y oscilar
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
20 sec • 1 pt
¿Qué significa max_features en Random Forest?
Máximo número de árboles
Número máximo de variables a considerar en cada división
Profundidad máxima del árbol
Número de observaciones
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
20 sec • 1 pt
¿Qué hace el algoritmo PCA?
Entrena modelos más rápido
Clasifica imágenes
Reduce dimensionalidad manteniendo la mayor varianza posible
Ajusta hiperparámetros automáticamente
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
20 sec • 1 pt
En un problema de clasificación binaria, ¿cuál es la fórmula del recall?
TP / (TP + FP)
TP / (TP + FN)
FP / (FP + TN)
TN / (TN + FN)
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
20 sec • 1 pt
En K-Means, ¿qué significa el hiperparámetro k?
Número de variables
Número máximo de iteraciones
Número de clusters a formar
Número de centroides iniciales descartados
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
20 sec • 1 pt
En clustering jerárquico, ¿qué significa el hiperparámetro linkage?
Número de clusters
Estrategia para medir la distancia entre grupos
Número de iteraciones
Profundidad máxima
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