
Semana 9
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Information Technology (IT)
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University
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Hard
Omar Rodriguez
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué es un árbol de decisiones en el análisis predictivo?
Un árbol de decisiones es un modelo que representa decisiones y sus consecuencias en forma de árbol.
Un árbol de decisiones es un algoritmo de búsqueda.
Un árbol de decisiones es un tipo de planta.
Un árbol de decisiones es un gráfico de barras.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuáles son las principales ventajas de usar árboles de decisiones?
Facilidad de interpretación, manejo de diferentes tipos de datos, bajo preprocesamiento, robustez ante datos faltantes e identificación de interacciones.
No maneja datos faltantes
Requiere datos homogéneos
Alta complejidad en la interpretación
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué librería de Python se utiliza comúnmente para implementar árboles de decisiones?
matplotlib
numpy
pandas
scikit-learn
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cómo se divide un nodo en un árbol de decisiones?
Se combinan todos los nodos en uno solo.
Se ordenan los datos de manera aleatoria.
Se selecciona una característica y se divide el conjunto de datos en función de sus valores.
Se elige un nodo y se eliminan los datos relacionados.
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué función se utiliza en Scikit-learn para crear un árbol de decisiones?
RandomForestClassifier
KNeighborsClassifier
DecisionTreeClassifier
DecisionTreeRegressor
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué criterios se pueden usar para la división de nodos en un árbol de decisiones?
Ganancia de información, impureza de Gini, reducción de la varianza, entropía.
Tasa de error
Precisión de clasificación
Número de nodos
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cómo se evalúa la precisión de un modelo de árbol de decisiones?
Se determina a través de la complejidad del algoritmo utilizado.
Se mide únicamente por el tiempo de entrenamiento del modelo.
Se evalúa solo con la cantidad de nodos en el árbol.
Se evalúa mediante métricas como la exactitud y la matriz de confusión.
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