Minería de Datos

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Introducción a tareas y técnicas

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Adolfo Moya

Ecuador

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Minería de Datos


Minería de DatosVersion en ligne Introducción a tareas y técnicas par Adolfo Moya 1 ¿Cuál es la primera tarea típica en minería de datos con datos crudos? a Selección de características b Evaluación c Limpieza y preprocesamiento d Modelado 2 ¿Qué técnica se usa para reducir la dimensionalidad sin perder información relevante? a Regresión lineal b Agrupamiento jerárquico c K-medias d Análisis de componentes principales (PCA) 3 ¿Qué tarea implica descubrir patrones o estructuras ocultas en los datos? a Descubrimiento de conocimiento b Limpieza de datos c Extracción de reglas triviales d Validación 4 ¿Qué técnica se utiliza para agrupar datos similares sin etiquetas previas? a Regresión b Clasificación c Clustering d Asociación 5 ¿Qué proceso valida la utilidad de un modelo en datos nuevos? a Recolección de datos b Evaluación de rendimiento c Preprocesamiento d Normalización 6 ¿Cuál es la tarea clave para preparar datos para modelado? a Visualización de datos b Evaluación c Selección de características d Ajuste de hiperparámetros 7 ¿Qué método es común para detectar relaciones entre variables discretas? a Asociación b Regresión c Reducción de dimensionalidad d Clasificación 8 ¿Qué tipo de modelo se usa para predecir una variable continua? a Asociación b Clasificación c Regresión d Clustering 9 ¿Qué técnica ayuda a evitar el sobreajuste al entrenar modelos? a Ajuste de parámetros b Normalización c Validación cruzada d Reducción de dimensionalidad 10 ¿Qué métrica común se usa para evaluar modelos de clasificación? a Suma de cuadrados b Precisión y recall c Media: error d Desviación estándar Explicación 1 Se inicia limpiando errores, duplicados y normalizando datos antes de analizarlos. 2 PCA reduce variables manteniendo la mayor varianza explicada. 3 El objetivo es encontrar conocimiento no evidente en el conjunto. 4 El clustering organitza observaciones en grupos homogéneos. 5 Se evalúa con métricas y conjuntos de prueba independientes. 6 Seleccionar variables relevantes mejora rendimiento y generalización. 7 Regla de asociación encuentra co-ocurrencias interesantes. 8 La regresión predice valores numéricos continuos. 9 La validación cruzada evalúa en múltiples particiones. 10 Precisión y recall miden aciertos y pérdidas de clase.

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 Adolfo Moya

¿Cuál es la primera tarea típica en minería de datos con datos crudos?

¿Qué técnica se usa para reducir la dimensionalidad sin perder información relevante?

¿Qué tarea implica descubrir patrones o estructuras ocultas en los datos?

¿Qué técnica se utiliza para agrupar datos similares sin etiquetas previas?

¿Qué proceso valida la utilidad de un modelo en datos nuevos?

¿Cuál es la tarea clave para preparar datos para modelado?

¿Qué método es común para detectar relaciones entre variables discretas?

¿Qué tipo de modelo se usa para predecir una variable continua?

¿Qué técnica ayuda a evitar el sobreajuste al entrenar modelos?

¿Qué métrica común se usa para evaluar modelos de clasificación?

Explicación