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

• Dos atributos de entrada

• Dos clases de salida

• Dos modelos estimadores

• Dos funciones discriminante

Las funciones discriminantes de un árbol de decisión están basadas en

• Funciones lineales de separación

• Distancia entre individuos

• Reglas si-entonces

• Función de pertenencia

Los vectores de soporte en una Máquina de Soporte Vectorial se refieren a

• Vectores que marcan la frontera de la función de decisión

• Vectores que marcan la frontera del modelo

• Las nuevas funciones de kernel

• Hiperplanos encontrados para definir la frontera

El algoritmo KNN se basa en…

• Determinar la clase minoritaria de los vecinos más cercanos

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

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

• Determinar la clase según la distancia del hiperplano de separación

Es un algoritmo de aprendizaje supervisado

• K-Means

• SVR

• EM

• HDBSCAN

Es uno de los métodos utilizado en el aprendizaje por refuerzo y se caracteriza por su rapidez en la decisión que hay que tomar

• UBC

• Muestreo estratificado

• Muestreo de Thomson

• Muestreo Aleatorio Simple

Es la proporción entre la frecuencia de valores uno correctos y el total de valores uno observados.

• Sensibilidad

• Precisión

• Exactitud

• F1 Score

Es la curva que representa el número acumulativo de resultados positivos (eje-y) frente al número acumulativo de un parámetro de clasificación a lo largo del (eje-x)

• Curva de sensibilidad

• Curva de precisión

• Curva ROC

• Curva CAP

Si un clasificador tiene una precisión entre 80% y 90% se puede decir que es…

• Excelente

• Muy bueno

• Bueno

• Incierto

Cuando el resultado de un bosque aleatorio se determina a través de la promedio se está hablando de una tarea de

• Validación

• Regresión

• Clasificación

• Agrupamiento