clase15

¿Qué es una matriz de confusión?

• Un gráfico para analizar datos categóricos

• Una tabla que compara las predicciones de un modelo con las etiquetas reales

• Un método de preprocesamiento de datos

• Una métrica para evaluar la precisión de un modelo

En la matriz de confusión, ¿qué representa un Verdadero Positivo (TP)?

• Predicción correcta de la clase negativa

• Predicción incorrecta de la clase positiva

• Predicción correcta de la clase positiva

• Predicción incorrecta de la clase negativa

¿Qué métrica mide la proporción de casos positivos correctamente identificados?

• Precisión

• Sensibilidad

• Especificidad

• Exactitud

¿Qué significa el umbral (cutoff) en un modelo de clasificación?

• Define la proporción de datos de entrenamiento

• Es el valor mínimo de probabilidad para predecir la clase positiva

• El tamaño del conjunto de prueba

• Un parámetro para seleccionar las características del modelo

¿Cuál es la fórmula para calcular la precisión de un modelo?

• (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)

• TP/(TP+FN)

• TP/(TP+FP)

• TN/(TN+FP)

¿Qué representa la curva ROC?

• La relación entre las tasas de Falsos Negativos y Verdaderos Positivos

• El rendimiento de un modelo en función de diferentes umbrales de clasificación

• La proporción de clases positivas en los datos

• La precisión de un modelo en los datos de entrenamiento

¿Qué herramienta se usa para calcular el AUC en Python?

• matplotlib

• numpy

• sklearn.metrics.roc_auc_score

• pandas

¿Cuál es la salida de este código?
arr = np.array([1, 2, 3, 4]) 

arr.reshape(-1, 2)

• [[1, 2], [3, 4]]

• [[1], [2], [3], [4]]

• Error

• Ninguna de las anteriores

¿Cómo se calcula la especificidad?

• TP/(TP+FN)

• TN/(TN+FP)

• TP/(TP+FP)

• TN/(TN+FN)

¿Qué significa Y_pred_test_prob = LL.predict_proba(X_test)[:, 1]?

• Calcula las probabilidades para la clase negativa

• Calcula las probabilidades para la clase positiva

• Predice las clases en el conjunto de prueba

• Genera la matriz de confusión