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Clasificación no balanceada: Intro y métricas de evaluación

Total questions: 10

Worksheet time: 3mins

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Class
Date
1.

La clasificación no balanceada se define como

a)

Clasificación cuando las instancias son dispersas

b)

Clasificación cuando las instancias son muy inferiores a las características (bioinformática)

c)

Clasificación cuando las instancias están desigualmente distribuidas entre las clases

d)

Clasificación cuando las instancias tienen muchas clases

2.

La clase minoritaria suele denominarse...

a)

Clase sesgada

b)

Contra-Clase

c)

Clase Positiva

d)

Clase Negativa

3.

El interés de los investigadores por la clasificación desequilibrada ha disminuido con el tiempo

a)

Verdadero

b)

Falso

4.

¿Cuál es la publicación más citada sobre clasificación no balanceada?

a)

H. He Imbalanced Review (IEEE-TKDE 2009)

b)

V. López Data Intrinsic Characteristics (INS 2013)

c)

M. Galar Ensemble Review (IEEE-TSMC 2012)

d)

N.V. Chawla's SMOTE (JAIR 2002)

5.

¿Por qué el aprendizaje estándar está sesgado principalmente hacia la clase negativa?

a)

Uso del accuracy global

b)

Utilizar funciones discriminantes complejas

c)

Preferencia por las reglas locales especializadas

d)

Falta de iteraciones / épocas durante el entrenamiento

6.

¿Cómo se calculaba originalmente el coeficiente de desequilibrio (imbalance ratio IR)?

a)

#Muestras minoritarias / #Muestras totales

b)

#Muestras mayoritarias / #Muestras minoritarias

c)

#Muestras minoritarias / #Muestras mayoritarias

d)

#Muestras mayoritarias / #Muestras totales

7.

La métrica de la precisión está sesgada hacia los ejemplos de clases minoritarias

a)

Verdadero

b)

Falso

8.

El ratio de verdaderos positivos suele denominarse

a)

Sensitivity

b)

Specificity

c)

Hit

d)

Precision

9.

Por qué se dice que AUC es una medida probabilística

a)

Contiene un cálculo no determinista

b)

Aleatoriza parcialmente la matriz de confusión

c)

Depende de un umbral de decisión para la clase positiva

d)

Cambia en función del número de ejemplos positivos

10.

La medida F encuentra un equilibrio entre...

a)

sensibilidad y especificidad

b)

accuracy y recall

c)

tasas de falsos positivos y falsos negativos

d)

precision y recall