WorksheetsExamen ML basico GAD
Total questions: 15
Worksheet time: 5mins
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1.
¿Cuál es la diferencia principal entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado?
a)
En el aprendizaje supervisado hay una variable objetivo mientras que en el no supervisado no la hay.
b)
En el aprendizaje no supervisado hay una variable objetivo mientras que en el supervisado no la hay.
c)
No hay diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.
d)
Ambos tipos de aprendizaje siempre tienen una variable objetivo.
2.
¿Qué tipo de datos se utilizan en la clasificación?
a)
Datos numéricos
b)
Datos categóricos
c)
Datos continuos
d)
Datos ordinales
3.
¿Qué tipo de datos se utilizan en la regresión?
a)
Datos reales
b)
Datos categóricos
c)
Datos numéricos
d)
Datos ordinales
4.
¿Cuál de las siguientes no es una etiqueta común para la variable objetivo en un problema de clasificación?
a)
Ninguna de las anteriores
b)
Sexo
c)
Código de un estudiante
d)
Estrato social
5.
¿Cuál de las siguientes no es una etiqueta común para la variable objetivo en un problema de regresión?
a)
10
b)
5.0
c)
Hombre
d)
1000
6.
¿Cuál es el propósito de la función train_test_split en el código?
a)
Dividir el conjunto de datos en entrenamiento y prueba.
b)
Entrenar un modelo de regresión.
c)
Evaluar la precisión del modelo.
d)
Realizar una clasificación de los datos.
7.
¿Qué porcentaje de los datos se utiliza para el test en la función train_test_split?
a)
0.7
b)
0.3
c)
1
d)
0.5
8.
¿Qué modelo de clasificación se utiliza en el código con RandomForest?
a)
AdaBoostClassifier
b)
RandomForestRegressor
c)
RandomForestClasiffier
d)
RandomForestClassifier
9.
¿Qué tipo de datos se utiliza como características en el modelo de clasificación?
a)
Etiquetas
b)
Datos de prueba
c)
Datos de entrenamiento
d)
Variables independientes
10.
¿Cuál es la métrica más utilizada para evaluar el rendimiento del modelo de clasificación?
a)
Precisión
b)
Regresión
c)
F1-Score
d)
Ninguna
11.
¿Qué función se utiliza para generar el informe de clasificación?
a)
confusion_matrix
b)
classification_report
c)
metrics
d)
RandomForestClassifier
12.
¿Cuál es la métrica principal en el informe de clasificación?
a)
Precisión
b)
Regresión
c)
F1-Score
d)
Recall
13.
¿Qué función se utiliza para calcular la matriz de confusión?
a)
confusion_matrix
b)
classification_report
c)
metrics
d)
RandomForestClassifier
14.
¿Qué modelo de clasificación se utiliza en el código con AdaBoost?
a)
AdaBoostClassifier
b)
DecisionTreeClassifier
c)
AdaBoostClasiffier
d)
RandomForestClassifier
15.
¿Qué porcentaje de los datos se utiliza para el entrenamiento en la función train_test_split en el código de un modelo?
a)
0.7
b)
0.3
c)
1
d)
0.5
100 %
