Modelos de Regresión

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9 questions

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1.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuáles de estás opciones son parámetros de un modelo de regresión lineal?

Los coeficientes correspondientes a cada variable independiente.

La ordenada al origen.

El valor de cada variable independiente.

El valor estimado de la variable a predecir.

2.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuáles de estas afirmaciones son verdaderas acerca de la regresión lineal SIMPLE?

Encuentra el mínimo absoluto del error cuadrático medio.

Puede graficarse el modelo aprendido.

Cada una de las múltiples variables independientes tiene un coeficiente asociado.

3.

DRAW QUESTION

3 mins • 1 pt

Dibuje el resultado de un modelo de regresión entrenado sobre estos datos

Media Image

4.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuáles de estas métricas sirven para evaluar un modelo de regresión?

MSE

Cross Entropy

RMSE

5.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Qué tipo de variables deben ser convertidas a dummy (one-hot) para llevar adelante una regresión lineal?

Numéricas Discretas

Categóricas Ordinales

Categóricas Nominales

Numéricas Continuas

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

En la regresión lineal con regularización vamos a preferir...

...un modelo con error bajo y coeficientes bajos.

...un modelo con error bajo y coeficientes altos.

...un modelo con error alto y coeficientes bajos.

...un modelo con error alto y coeficientes altos.

7.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuáles de estas técnicas de regularización reducen los coeficientes, pero sin llegar a 0?

Lasso

Ridge

L1

L2

8.

OPEN ENDED QUESTION

3 mins • 1 pt

Media Image

La siguiente fórmula define la función a minimizar en elastic-net. ¿Cualés componentes son hiperparámetros?

Evaluate responses using AI:

OFF

9.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuáles de estos objetos en sklearn implementan regresiones lineales?

LinearRegression()

Lasso()

Ridge()

ElasticNet()

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