प्रश्नावली एकाइ छ खानी दुई हजार चौबीस

Una compañía telefónica utiliza una regresión logística múltiple para predecir la baja de sus clientes. De esta forma, pueden ofrecerofertas personalizadas para evitar la marcha de algunos de ellos. Dicho modelo utiliza tres regresores: r1 que mide la antigüedaddel cliente en días, r2 que mide el precio de la mensualidad del cliente en euros y r3 que mide los minutos totales de las llamadas alservicio de atención al cliente. Tras ajustar el modelo, sus parámetros son los de la imagen. Si el modelo codifica con 0 la permanencia y con 1 la baja, ¿cuál es la probabilidad de baja de un cliente que lleva en la compañíaun año completo (365 días), paga al mes 25€ y ha pasado 300 minutos hablando con el servicio de atención al cliente?. 15,82%. 29,21%. 70.55%. 33.56%.

En una destilería de whisky hay un fallo en la máquina de etiquetado. La empresa fabrica 3 tipos de whiskys de diferentes calidades y, por tanto, de diferentes precios. El problema es que si la empresa vende whisky de la peor calidad como uno de la mejor, el cliente saldría perjudicado. En cambio, la empresa perdería dinero en el caso contrario. Por esta razón se pretende analizar diferentes variables de cada uno de los whiskys para tratar de agruparlos con la esperanza de que los whiskis de la misma calidad se agrupen juntos y se puedan reetiquetar. ¿A qué tipo de tarea de minería de datos se corresponde el problema anterior?. regresión. clustering. clasificación. análisis de correlación.

¿Qué implementación del descenso del gradiente actualiza el gradiente con cada dato de entrenamiento?. batch. mini-batch. estocástico. euclistástico.

Indica qué opción se ajusta al siguiente modelo: Regresión con sesgo alto. Regresión con varianza alta. Clasificación con sesgo alto. Clasificación con varianza alta.

Realiza el enunciado de la imagen. 0. 1. -1. nulo.

Indica en qué fase del modelo CRISP-DM tiene como objetivo obtener la vista minable de los datos: Preparación de los datos. Evaluación. El modelado. La comprensión de los datos.

Se dispone del siguiente un árbol de decisión que permite clasificar a pacientes en enfermos y sanos. Dado un nuevo pacientecuyos datos son [ chol = 230, trestbps = 120], indica a qué categoría le asigna el modelo. sano. enfermo. pendiente de fumigar. pendiente de podar.

Indica que modelo combina votaciones de varios modelos individuales en el que el peso del voto de cada modelo es el mismo. bagging. boosting. decision tree. random forest.

Dada la siguiente variable: X = [0, 1, 2, 3, 4, 5] ¿Cuál de las siguientes opciones se corresponde a su estandarización?. [-1.46, -0.88, -0.29, 0.29, 0.88, 1.46]. [-1.46, -0.87, -0.29, 0.29, 0.87, 1.46]. [-0.78, -0.65 , 2.17, -0.38, -0.24, -0.11]. [-1.69, 0.33, -0.67,-0.16, 1.35, 0.84.

¿A que tipo de SVM pertenece el siguiente ejemplo?. SVM de margen blando. SVM con función núcleo. SVM de margen duro. Ninguna es correcta.

Dada la siguiente variable: X = [2, 7, 6, 5, 9, 12] ¿Cuál de las siguientes opciones se corresponde a su normalización min-max?. [5, 2, 7, 4, 6, 9]. [0.8 , 0.2 , 0.4 , 0.3 , 0.7 , 1]. [0 , 0.2 , 0.4 , 0.5 , 0.7 , 1]. [0, 0.5 , 0.4 , 0.3 , 0.7 , 1].

En un análisis de componentes principales, la inercia explicada por la i-ésima componente principal "ui" viene determinada por... a. b.

¿Qué fase de la metodología CRISP-DM falta en el siguiente diagrama?. revisión. puesta a punto. producción. despliegue.

Indica qué técnica de evaluación de modelos divide el conjunto de datos original en k subconjuntos y realiza k procesos deentrenamiento y prueba: Validación cruzada k-fold. Método de retención (hold out method). Bootstrapping. Bagging.

Al implementar un algoritmo genético te das cuenta que converge demasiado rápido a un óptimo local y, por lo tanto, las soluciones a las que llega no son suficientemente buenas ¿Qué harías para solucionarlo?. Disminuir tamaño población. Generar individuos similares en la población inicial. Elegir la selección por truncamiento como mecanismo de selección. Elegir la selección por torneo como mecanismo de selección.

En una destilería de whisky hay un fallo en la máquina de etiquetado. La empresa fabrica 3 tipos de whiskys de diferentes calidades y, por tanto, de diferentes precios. El problema es que si la empresa vende whisky de la peor calidad como uno de la mejor, el cliente saldría perjudicado. En cambio, la empresa perdería dinero en el caso contrario. Por esta razón se pretende analizar diferentes variables de cada uno de los whiskys para tratar de agruparlos con la esperanza de que los whiskis de la misma calidad se agrupen juntos y se puedan reetiquetar. ¿Qué tipo de aprendizaje automático utilizarías para resolverlo?. supervisado. no supervisado. ambos. ninguno.

¿Tiene sentido calcular el coeficiente de determinación en una regresión polinómica?. No, porque no se trata de una regresión lineal. Sí, porque el coeficiente de determinación se puede calcular en cualquier tipo de regresión. Sí, porque la regresión polinómica es un caso concreto de regresión lineal múltiple. No, porque no se cumple la descompensación en sumas de cuadrados.

Indica cuál de las siguientes opciones se corresponde con la primera fase del proceso de minería de datos: Revisión de los modelos. Preparación de los datos. Creación y entrenamiento de los modelos. Introducción de los datos.

Una compañía eléctrica utiliza una regresión logística múltiple para predecir la baja de sus clientes. De esta forma, pueden ofrecer ofertas personalizadas para evitar la marcha de algunos de ellos. Dicho modelo utiliza dos regresores: r1 que mide la antigüedad del cliente en días y r2 que mide el precio de la mensualidad del cliente en euros. Tras ajustar el modelo, sus parámetros son los de la imagen. Si el modelo codifica con 0 la permanencia y con 1 la baja, ¿cuál es la probabilidad de baja de un cliente que lleva en la compañía dos años completos (730 días) y paga al mes 55€?. 63,77%. 87.76%. 83.27%. 59.74%.

Se quieren sustituir los valores perdidos de una variable por una medida de tendencia central. El histograma de dicha variable es el siguiente: moda. mediana. media. varianza.

Indica que sistema se encarga de asistir en la producción y es fundamental a la hora de gestionar stocks, cadenas de montaje, etc . . . CRM. Big Data. ERP. SCM.

Una aseguradora quiere estimar el nivel de riesgo de cada cliente para ofrecer polizas personalizadas ¿Qué tipo de aprendizaje automático utilizarías para resolverlo?. supervisado. no supervisado. ambos. ninguno.

Indica a que métrica para evaluar el rendimiento de modelos de clasificación se corresponde la expresión: VP / V. Sensibilidad. Especifidad. Tasa de error. Exactitud.

¿Qué fase de la metodología CRISP-DM falta en el siguiente diagrama?. El monitoreo posterior al despliegue. La validación cruzada de modelos. La definición de métricas de negocio. Modelado.

Indica en que tipo de aprendizaje automático hay un entorno y un agente que recibe recompensas en función de su actuación. supervisado. no supervisado. por refuerzo. ninguna es correcta.

Los árboles de decisión pertenecen a la familia de los modelos. no paramétricos de regresión. paramétrico de regresión. paramétricos de clasificación. no paramétricos de clasificación.

En un problema de regresión, ¿Qué función de pérdida elegirías para una red neuronal?. a. b.

El AUC puede tomar valores entre. 0 y 1. 0 y 2. -1 y 1. 0,5 y 1.

Indica que modelo de subcontratación de minería de datos la organización tiene control total sobre el proceso. Desarrollo de un programa interno. Compra de modelos. Compra de las puntuaciones o predicciones. Subcontratación de consultores o expresiones en minería de datos.

Indica cual de las siguientes opciones no es un factor influyente en la calidad de los datos. Verosimilitud. Completitud. Precisión. Rastreabilidad.