EVALUACIÓN 4 - PENSAMIENTO COMPUTACIONAL

Si no se quiere incluir SESGO con los Valores de GÉNERO, se debe: Utilizar una columna para Mujer y Otra para Varón, con valor 0 y 1 respectivamente. Se debe cambiar el valor texto a numérico. Se debe mantener el campo de tipo texto, pero a un solo caracter.

Cargar conocimiento a la I.A., también puede ser reemplazada por la palabra, entrenamiento de la I.A. Verdadero. Falso.

Con cuáles de estas soluciones, con las que trabajamos en clases, se puede trabajar con información para el proceso de entrenamiento de la I.A. chatpdf.com. notebook.google.com. myspace.com. openai.com. ia.com.

¿Qué variables usamos para el entrenamiento en el caso de las Chicharras y Saltamontes? (Escoge 2 opciones). x_train. y_train. x. y. datos_x. datos_y.

Una vez realizado el proceso de entrenamiento de la I.A., corresponde realizar la verificación del modelo a través de la: predicción. depuración. consistencia. revisión.

¿Qué está realizando el siguiente código? m = SVC( ) m.fit( x_train, y_train ). Creando el modelo en blanco, listo para entrenar. Entrenando el modelo creado, con los datos de entrenamiento. Realizando una predicción de un modelo entrenado. Creación de un modelo entrenado.

Para entrenar un modelo de predicción, primero hay que incluir una librería que podría ser: from sklearn import SVC. from sklearn.svm import SVC. from skitlearn import SVC. from skitlearn.svm import SVC.

En los ejercicios realizados en clases, para crear un dataframe, incorporamos la librería clave que es: import pandas as pd. import pandas. import matplotlib as plt. import pandas.matplotlib as pd.

Qué hace el siguiente comando: x_train = df.iloc[ :, 1:3 ]. Crea un dataframe con las primeras 3 columnas del dataframe original. Crea un dataframe con las primeras 4 columnas del dataframe original. Crea un dataframe con las primeras 2 columnas del dataframe original.

Con el siguiente comando, cargamos el archivo de referencia en un dataframe: df = pd.read_excel("archivo.xlsx"). df = pd.load_excel("archivo.xlsx"). df = pd.write_excel("archivo.xlsx"). df = pd.upload_excel("archivo.xlsx").