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Questions and Answers
¿Cuál es la fórmula para calcular la entropía total?
¿Cuál es la fórmula para calcular la entropía total?
La entropía total calculada para el escenario 'Jugar Golf' es 0.94.
La entropía total calculada para el escenario 'Jugar Golf' es 0.94.
True
¿Qué representa el atributo objetivo en el conjunto de datos presentado?
¿Qué representa el atributo objetivo en el conjunto de datos presentado?
Jugar Golf
El atributo de temperatura tiene los valores ______, ______ y ______.
El atributo de temperatura tiene los valores ______, ______ y ______.
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Relaciona los atributos con sus respectivos dominios:
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¿Cuál es una de las características distintivas del algoritmo C4.5 en comparación con CART?
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El algoritmo CART fue presentado por Breiman en 1984.
El algoritmo CART fue presentado por Breiman en 1984.
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¿Qué medida utiliza el algoritmo CART para seleccionar el atributo de división?
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El algoritmo C4.5 utiliza el concepto de ganancia de __________ para seleccionar la división óptima.
El algoritmo C4.5 utiliza el concepto de ganancia de __________ para seleccionar la división óptima.
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Asocia cada algoritmo con su característica principal:
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¿Qué tipo de aprendizaje se caracteriza por el uso de etiquetas de clase en las tuplas de entrenamiento?
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En el aprendizaje no supervisado, se conocen las etiquetas de clase de las tuplas de entrenamiento.
En el aprendizaje no supervisado, se conocen las etiquetas de clase de las tuplas de entrenamiento.
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¿Cómo se representa normalmente el mapeo que se busca aprender en la clasificación?
¿Cómo se representa normalmente el mapeo que se busca aprender en la clasificación?
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El primer paso del proceso de clasificación se conoce como _____.
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Relaciona los pasos del proceso de clasificación con sus descripciones:
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¿Qué se utiliza para medir la precisión predictiva de un clasificador?
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El modelo de clasificación se prueba usando el mismo conjunto de datos utilizado para el entrenamiento.
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¿Qué se busca aprender en el primer paso del proceso de clasificación?
¿Qué se busca aprender en el primer paso del proceso de clasificación?
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¿Cuál es una de las mejoras que ofrece el algoritmo C4.5 sobre el ID3?
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El algoritmo C4.5 no puede manejar datos continuos.
El algoritmo C4.5 no puede manejar datos continuos.
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Nombra una estrategia de poda utilizada en el algoritmo C4.5.
Nombra una estrategia de poda utilizada en el algoritmo C4.5.
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El algoritmo C4.5 es una extensión de ID3 y se basa en el______________.
El algoritmo C4.5 es una extensión de ID3 y se basa en el______________.
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Relaciona las estrategias de poda con sus descripciones:
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¿Qué relación se utiliza para clasificar registros con valores de atributos faltantes en C4.5?
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C4.5 visita cada nodo de decisión solo una vez.
C4.5 visita cada nodo de decisión solo una vez.
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¿Quién es el autor del algoritmo ID3?
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¿Qué representa la notación DT(S) en el contexto de árboles de decisión?
¿Qué representa la notación DT(S) en el contexto de árboles de decisión?
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La tasa de error se calcula como el número total de predicciones correctas dividido por el total de predicciones.
La tasa de error se calcula como el número total de predicciones correctas dividido por el total de predicciones.
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¿Qué es una matriz de confusión?
¿Qué es una matriz de confusión?
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La exactitud (Accuracy) se calcula como ____.
La exactitud (Accuracy) se calcula como ____.
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Asocia cada término con su definición adecuada:
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¿Qué aspecto se evalúa a través de la matriz de confusión?
¿Qué aspecto se evalúa a través de la matriz de confusión?
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Nombra una métrica utilizada para evaluar el desempeño de un clasificador.
Nombra una métrica utilizada para evaluar el desempeño de un clasificador.
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El número total de predicciones es igual a la suma de predicciones correctas e incorrectas.
El número total de predicciones es igual a la suma de predicciones correctas e incorrectas.
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¿Cuál de las siguientes características NO pertenece al algoritmo C4.5?
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El algoritmo C4.5 fue desarrollado por Ross Quinlan.
El algoritmo C4.5 fue desarrollado por Ross Quinlan.
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¿Qué mejora significativa ofrece el algoritmo C4.5 en comparación con ID3 en términos de poda?
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C4.5 permite que falten valores de atributos, marcados como ___.
C4.5 permite que falten valores de atributos, marcados como ___.
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Asocia las características del algoritmo C4.5 con su descripción adecuada:
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¿Qué criterio utiliza C4.5 para realizar la división de los atributos continuos?
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La división en C4.5 termina cuando el número de instancias a dividir está por debajo de un cierto ___.
La división en C4.5 termina cuando el número de instancias a dividir está por debajo de un cierto ___.
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C4.5 es un algoritmo n-ario con valores continuos.
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Study Notes
Miner�a de Datos (Data Mining)
- Clasificaci�n: Un m�todo de an�lisis de datos para generar modelos que describen clases importantes de datos. Los modelos empleados para esta tarea reciben el nombre de clasificadores, y estos predicen etiquetas de clase categ�ricas (discretas, desordenadas).
- Ejemplos de aplicaciones: Clasificar solicitudes de pr�stamos como seguros o riesgosos, detectar fraudes, marketing de objetivos, predicciones de rendimiento y diagn�stico m�dico.
- Definici�n de clasificaci�n: Una tarea de aprendizaje que considera una funci�n que asocia cada conjunto de atributos x a una de las clases predefinidas y con etiqueta en y.
-
Enfoque de la clasificaci�n: Un proceso de dos pasos:
- Aprendizaje: Construir un modelo de clasificaci�n.
- Clasificaci�n: Utilizar el modelo para predecir etiquetas de clase para otros datos.
�rboles de Decisi�n
- T�cnica: Una de las t�cnicas de clasificaci�n y se representa con una estructura similar a un diagrama de flujo.
- Nodos Internos: Representan una prueba para un atributo y sus ramas representan un resultado de la prueba.
- Nodos Hoja (Terminales): Tienen una etiqueta de clase.
- Estructura: Nodos internos son rectángulos y nodos hoja son óvalos.
Medidas de particionamiento en �rboles de decisi�n
- Objetivo: Determinar c�mo dividir las tuplas en un nodo dado en un �rbol. También se llaman reglas de divisi�n.
-
Medidas populares:
- Entropía (Entropy): Una medida de incertidumbre en una variable aleatoria. Se usa para elegir el atributo que maximiza la separaci�n de clases.
- Ganancia de Informaci�n (Information Gain): La diferencia entre la incertidumbre inicial y la incertidumbre posterior a la divisi�n. Se utiliza para seleccionar el atributo que produce la mayor ganancia, es decir, el que mejor separa los ejemplos en base a sus distintas clasificaciones.
- Relaci�n de Ganancia (Gain Ratio): Una versi�n del m�todo de ganancia de informaci�n que busca mitigar el problema de sesgos derivados de atributos con muchos valores.
- Indice de Gini: Una medida de impureza que busca maximizar la separaci�n de clases.
Evaluaci�n del desempe�o de un modelo de clasificaci�n
- Matriz de Confusi�n: Un cuadro que detalla las predicciones correctas e incorrectas.
- Exactitud (Accuracy): Porcentaje de predicciones correctas.
- Tasa de errores (Error rate): Porcentaje de predicciones incorrectas.
- Precision: (Precisi�n): Mide cu�ntos ejemplos clasificados como positivos son realmente positivos.
- Sensibilidad/Recall: (Sensibilidad): Mide cu�n bien el modelo reconoce ejemplos positivos.
- Especificidad: Mide cu�n bien el modelo reconoce ejemplos negativos.
Consideraciones adicionales
- Sobreajuste (Overfitting): El modelo memoriza los datos en lugar de aprender la relaci�n entre atributos.
- Subajuste (Underfitting): El modelo no puede capturar patrones significativos en los datos.
- Robustez: Capacidad del modelo para manejar valores perdidos y ruido.
- Estabilidad: Grado en que el modelo produce resultados similares con datos ligeramente diferentes.
- Comprensibilidad (Interpretabilidad): Capacidad de los humanos de entender el modelo y las decisiones que toma.
- Tipos de �rboles de decisi�n: ID3 y C4.5 (espec�ficamente J48).
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Description
Este cuestionario explora los conceptos fundamentales de la minería de datos y la clasificación. Aprenderás sobre técnicas de clasificación, como los árboles de decisión, y sus aplicaciones en áreas como el diagnóstico médico y la detección de fraudes. Perfecto para estudiantes interesados en el análisis de datos y machine learning.
