Arbol de Decisiones: Quiz

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Conoce conceptos clave

Créé par

GABRIELA SARAI ANDINO SIGUENZA

El Salvador

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Arbol de Decisiones: Quiz


Arbol de Decisiones: QuizVersion en ligne Conoce conceptos clave par GABRIELA SARAI ANDINO SIGUENZA 1 ¿Qué representa un nodo hoja en un árbol de decisiones? a Un punto de división del conjunto de datos b Un nodo de inicio c Una decisión final o resultado d Una función de costo 2 ¿Qué indica un nodo de decisión en un árbol? a Un resultado final b Un salto en el árbol c Un valor de precisión d Una prueba de una característica para dividir datos 3 ¿Qué es la ganancia de información? a Tamaño del conjunto de datos b Costo de entrenamiento c Profundidad del árbol d Medida de cuánto reduce la incertidumbre una prueba 4 ¿Qué mide la entropía en árboles de decisión? a La cantidad de nodos hoja b La velocidad de cálculo c La profundidad del árbol d La incertidumbre o impureza del conjunto 5 ¿Qué es overfitting en árboles de decisión? a La entropía es cero b El árbol nunca se poda c El modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento d El modelo subajusta los datos 6 ¿Qué técnica reduce la complejidad de un árbol? a Aislamiento de datos b Aumento de profundidad c Normalización de características d Poda (pruning) 7 ¿Qué describe mejor un árbol de decisión binario? a No usa pruebas b Cada nodo crea dos ramas basadas en una prueba c Nunca tiene hojas d Solo es de clasificación 8 ¿Qué es un nodo raíz? a La función objetivo b El punto de partida del árbol c Una rama terminal d Un nodo hoja 9 ¿Por qué se realiza la validación cruzada en árboles? a Para estimar rendimiento y evitar sobreajuste b Para aumentar la profundidad c Para reducir datos d Para crear más nodos hoja 10 ¿Qué tipo de problema puede resolver un árbol de decisiones? a Solo clasificación b Tanto clasificación como regresión c Ninguno de los anteriores d Solo clustering Explicación 1 El nodo hoja es donde se llega a una clase o valor final. 2 Los nodos de decisión aplican pruebas para dirigir a ramas. 3 La ganancia de información cuantifica la reducción de incertidumbre. 4 La entropía refleja cuán mezcladas están las clases. 5 Overfitting ocurre cuando el árbol aprende ruido local. 6 La poda elimina ramas innecesarias para generalizar mejor. 7 En árbol binario cada división produce dos ramas. 8 La raíz es el primer nodo desde donde se expanden ramas. 9 La validación cruzada evalúa generalización. 10 Los árboles de decisiones pueden usarse para clasificar o predecir valores continuos.

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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par GABRIELA SARAI ANDINO SIGUENZA

¿Qué representa un nodo hoja en un árbol de decisiones?

¿Qué indica un nodo de decisión en un árbol?

¿Qué es la ganancia de información?

¿Qué mide la entropía en árboles de decisión?

¿Qué es overfitting en árboles de decisión?

¿Qué técnica reduce la complejidad de un árbol?

¿Qué describe mejor un árbol de decisión binario?

¿Qué es un nodo raíz?

¿Por qué se realiza la validación cruzada en árboles?

¿Qué tipo de problema puede resolver un árbol de decisiones?

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