Regresion Lineal Multiple

Regresion Lineal Multiple

Professional Development

8 Qs

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5 Qs

Regresion Lineal Multiple

Regresion Lineal Multiple

Assessment

Quiz

Mathematics

Professional Development

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Daniel Morales

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8 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Que significa para un modelo tener un valor R2 de cero?

R2R^2 no puede ser cero

Un valor de cero podria indicar que el modelo falla en modelar correctamente los datos

Un valor de cero podria indicar que el modelo hace un fit perfecto.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Media Image

Rellene el espacio en blanco. Cual es el modulo que estamos importando?

sklearn.regression_model

sklearn

sklearn.linear_model

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Media Image

En la ecuacion de regresion lineal multipe que son las variables m?

La intercepcion

Las variables independientes

Las variables dependientes

Los coeficientes

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Cual de los 2 siguientes coeficientes tendra un mayor impacto en la variable dependiente, un coeficiente de -1.5 o un coeficiente de 1.5?

Ambos tendran el mismo nivel de impacto

El coeficiente -1.5

El coeficiente 1.5

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Cual de las siguientes frases es la correcta acerca del Analisis Residual (Residual Analysis)?

El analisis residual nos permite evaluar la precision del modelo de regresion lineal multiple

El analisis residual nos permite evaluar la precision del modelo de clasificacion

Un residual es la diferencia entre el modelo de entrenamiento y modelo de test.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Verdadero/Falso: el conjunto de datos de test son los datos que usted particiona al principio del modelo (para proveer informacion sin sesgar la evaluacion del modelo)

Verdadero

False

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

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Dada una regresion lineal y 4 puntos de datos, cual punto tiene el residual mas largo?

Punto C

Punto D

Punto B

Punto A

8.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Media Image

Encuentre el error: cual linea dañara el siguiente codigo?

y_predict = regr.predict(x_set)

from sklearn.linear_model import LinearRegression

regr = LinearRegression()