
Regresión y clasificación
Authored by Pablo Pérez Núñez
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál es el objetivo de los métodos de regresión?
Predecir una o más variables númericas.
Predecir una o más variables categóricas.
Reducir el número de dimensiones de la entrada.
Realizar análisis exploratorio de los datos.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
El coeficiente de determinación R2 en regresión...
Representa la proporción de la variabilidad de la variable dependiente que es explicada por el modelo.
Mide la relación lineal entre las variables independientes y dependientes.
Indica la precisión de las predicciones del modelo.
Evalúa el error promedio de las predicciones del modelo.
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál de las siguientes NO es una métrica de regresión?
Coeficiente de determinación (R^2)
Error cuadrático medio
Error absoluto medio
Binary Cross Entropy
4.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
¿Qué métodos de regresión puedo utilizar si la relación entre las variables independientes y dependientes es lineal?
Regresión Lineal
Regresión polinómica
Máquinas de vectores soporte
SVR
Árboles de decisión
5.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
¿Qué criterios se pueden utilizar para seleccionar, por el método del codo, el valor del grado k en una regresión polinómica?
Criterio de Akaike
Criterio Bayesiano
Error cuadrático medio
Coeficiente de determinación
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Si quiero resolver un problema de regresión con múltiples varibles dependientes, ¿Cuál es la mejor estrategia a seguir?
Entrenar varios modelos, uno para cada variable dependiente
Entrenar un modelo para cada variable dependiente y concanetarlos
Entrenar un único modelo con la variable dependiente con mayor coeficiente de determinación
Entrenar un único modelo con la variable dependiente con mayor F1 score
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué hacen los kernels en una máquina de vectores soporte?
Generan datos aleatorios para el entrenamiento.
Seleccionan el nodo raiz del árbol.
Transforman los datos de entrada en un espacio de mayor dimensión.
Reducen los datos de entrada a un espacio de menor dimensión.
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