M1N3R14 EXTRAS

¿En cuál de los siguientes casos usarías regresión logística?. Predecir el precio de una casa. Estimar la probabilidad de fraude en una transacción. Calcular ingresos anuales. Pronosticar el tráfico vehicular diario.

¿Qué función se utiliza en pandas para verificar si hay valores nulos en un dataset?. df.isnull().sum(). df.shape(). df.describe(). df.corr().

¿Cuál es el objetivo principal de la minería de datos?. Descubrir patrones y conocimientos útiles a partir de grandes volúmenes de datos. Diseñar bases de datos para almacenar información estructurada. Traducir datos numéricos a lenguaje natural. Automatizar la recolección de datos desde sitios web.

¿Cuál es el objetivo principal del Análisis de Componentes Principales (PCA)?. Aumentar el número de atributos. Reducir dimensionalidad conservando la mayor varianza posible. Eliminar datos duplicados. Transformar atributos categóricos en numéricos.

¿Qué caracteriza al análisis de series temporales?. El uso de variables categóricas para predicción. Predicción sin orden cronológico. Uso del tiempo como variable independiente. Modelo no supervisado de clasificación.

¿Cuál es el primer paso para preparar el dataset IRIS antes de aplicar el modelo k-NN?. Eliminar la columna 'Id' para evitar ruido en los datos. Dividir el dataset en variables predictoras y objetivo. Visualizar las variables con pairplot. Calcular la matriz de confusión.

¿Qué indica la diagonal principal en la matriz de confusión?. Las predicciones correctas para cada clase. Las predicciones incorrectas acumuladas. La media de los valores predictivos. El número de vecinos usados por k-NN.