ML - Tema 5 (arboles)_1
Authored by Secundino Javier Sexto Rivas
Computers, Professional Development
Professional Development
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
La técnica de árboles de decisión (decision trees) es un método
No supervisado
Supervisado
Depende del objetivo
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
La técnica de árboles de decisión permite
unicamente predecir variables numéricas
unicamente predecir variables categóricas
predecir variables numéricas y categóricas
clasificar como método supervisado y predecir como no supervisado
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cual es el criterio del algoritmo para elegir la variable que se utilizará para crear el siguiente nodo del árbol?
Aquella variable con menor dispersión
Aquella variable con más dispersión
Aquella variable que genera datos más homogéneos en el subcojunto particionado
Ninguna de las anteriores
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Sobre la profundidad del árbol de decisión, podemos afirmar que
Cuantos más niveles y nodos mejor
Con pocos niveles puede haber overfitting
Con muchos niveles puede haber overfitting
Los niveles no afectan a la calidad del 'arbol
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué característica consideras relevante para los árboles de decisión?
Producen reglas claras y permiten realizar una reducción dimensional
Son un modelo de caja negra
Todos los niveles son estadisticamente significativos
Permiten clasificar muy bien
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