¿Cuál de los siguientes métodos en scikit-learn se usa para calcular el coeficiente de regresión en un modelo de regresión lineal?

clase 13

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Edison Sánchez
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15 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
lm.predict()
lm.score()
lm.coef_
lm.fit()
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
En un modelo de regresión lineal, ¿qué representa el valor b0 después de ajustar el modelo?
La pendiente de la recta de regresión.
El coeficiente de la variable independiente.
La intersección o el valor predicho cuando todas las variables independientes son cero.
El error cuadrático medio (RMSE).
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué técnica de regularización en regresión penaliza los coeficientes de los parámetros y puede hacer que algunos de ellos sean exactamente cero?
Regresión Ridge
Regresión Lasso
Regresión Polinómica
Regresión Logística
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué parámetro se utiliza en sklearn.linear_model.Lasso y sklearn.linear_model.Ridge para controlar la intensidad de la regularización?
alpha
lambda
penalty
learning_rate
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
En la regresión lineal, ¿cómo se interpreta el valor de R² (R-cuadrado)?
Es la raíz cuadrada del error cuadrático medio.
Es la proporción de la varianza explicada por el modelo.
Es el coeficiente de correlación entre las variables independientes.
Es el valor de la intersección de la recta de regresión.
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
En el siguiente código de Python, ¿qué hace la función metrics.mean_squared_error()?
Calcula la precisión del modelo.
Calcula el error absoluto medio.
Calcula el error cuadrático medio (MSE).
Calcula la varianza del error.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
En el contexto de regresión, ¿qué significa que un modelo tenga un RMSE de 0?
El modelo es perfecto y predice todas las observaciones correctamente.
El modelo es malo y tiene un alto error.
El modelo ha sobreajustado los datos.
El modelo no tiene ninguna relación entre las variables.
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