Aprendizaje supervisado: Clasificación

Una de las métricas de agregación de medidas individuales para clasificación se conoce como

• F1

• M1

• Fx

• C1

¿Qué medida se utilizaría para representar el número de falsas alarmas?

• Precision

• Sensitivity

• Specificity

• Accuracy

La clasificación binaria se refiere a cuando existe un problema con...

• Dos atributos o características de entrada

• Dos modelos o estimadores

• Dos clases o etiquetas de salida

• Dos o más funciones discriminantes

Señala propiedades de interés referidas a un modelo de clasificación

• Interpretabilidad

• Acierto predictivo

• Eficiencia

• Todas son adecuadas

Las funciones discriminantes de un árbol de decisión están basadas en

• Funciones lineales de separación

• Reglas SI-ENTONCES

• Distancia entre ejemplos

• Ninguna es correcta

Selecciona cuáles son ventajas de los árboles de decisión

• Maneja directamente los atributos reales

• Realiza una división con funciones discriminantes no-lineales

• Ninguna es correcta

• Detectan posibles correlaciones entre las variables

El algoritmo de clasificación kNN se basa en

• Determinar la clase minoritaria de los vecinos más cercanos de la instancia

• Determinar la clase mayoritaria de los vecinos más cercanos de la instancia

• Determinar la clase según la distancia al hiperplano de separación

• Determinar la clase de salida de acuerdo a clase más repetida de training

Un buen comportamiento de un ensemble implica dos propiedades fundamentales en los estimadores

• calidad predictiva y diversidad

• calidad predictiva e interpretabilidad

• eficiencia y diversidad

• calidad predictiva y eficiencia

¿Cuáles de los siguientes algoritmos se consideran como de "caja blanca"?

• Algoritmos basados en "Ensembles"

• Máquinas de Soporte Vectorial

• Redes Neuronales

• Todos los indicados son de caja negra

¿Qué se entiende por "vectores soporte" en una SVM?

• Hiperplanos encontrados durante el aprendizaje para definir la frontera

• Son los nuevos ejemplos transformados por la función kernel

• Ejemplos de entrenamiento que marcan la frontera de la función de decisión

• Ejemplos o muestran que caen erróneamente al otro lado del hiperplano