Selección de características en modelos condicionales

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Questions and Answers

¿Cuál fue la predicción del modelo para la flor que resultó ser una Iris-virginica?

Iris-versicolor

Iris-setosa

Iris-virginica (correct)

Iris-setosa

¿Cuál es el nodo raíz en base a las medidas de desorden dados para los atributos?

BMI

Ninguna de las anteriores

Insulina (correct)

¿Cuáles son las técnicas que utilizan la medida del desorden a través de la fórmula dada?

gain_ratio

gini_index (correct)

information_gain (correct)

accuracy

least_square

¿Cómo se construye el árbol de decisión de forma recursiva?

top-down recursive divide Signup and view all the answers

¿Cuál es la medida del desorden para el atributo 'temperatura' y la clase 'alta' en el dataset dado?

0.8 Signup and view all the answers

¿Qué es un árbol de decisión?

Un modelo de predicción determinístico Signup and view all the answers

¿Cuál es el objetivo del coeficiente de Silueta en clustering?

Identificar cuál es el número óptimo de agrupamientos Signup and view all the answers

Si se construye el perceptrón con los valores iniciales en los pesos de w1=0.4 y w2=0.6, ¿cuál es el valor final de w1?

-0.1 Signup and view all the answers

Dadas las siguientes entradas y pesos, determinar el valor de neta.

2.2 Signup and view all the answers

Dadas las siguientes entradas a la red neuronal, ¿cuál es el valor de neta?

17 Signup and view all the answers

Dadas los siguientes valores de un perceptrón, ¿cuáles son los valores correctos de y?

0,1,1,1 Signup and view all the answers

¿Cuál es el soporte de {A}->{C}?

0.4 Signup and view all the answers

¿Cuál es la confianza en {B,C}->{D}?

0.67 Signup and view all the answers

¿Cuál es el soporte en {A,B}->{C}?

0.5 Signup and view all the answers

¿Cuál es la arquitectura dominante para los Large Language Models?

Transformers Signup and view all the answers

¿Cómo se entrenan los LLM's?

Con enormes cantidades de datos Signup and view all the answers

¿Qué es BERT en el contexto de los modelos generativos?

Un modelo desarrollado por Google Signup and view all the answers

¿Qué son los LLM?

Modelos de lenguaje grandes Signup and view all the answers

¿Qué es el Diccionario Blando en los Transformers?

Un diccionario que establece la atención entre palabras Signup and view all the answers

¿Qué es el tipo de red neuronal transformer?

Un tipo de red neuronal que aprende contexto y significado Signup and view all the answers

¿Cuáles serían las columnas determinantes para el siguiente dataset, en caso de utilizar un modelo condicional o de reglas?

protector, pelo Signup and view all the answers

¿Qué es verdadero en relación a las características de descripción y no predicción para los árboles de decisión?

Su estructura jerárquica les permite mostrar cómo está organizada la información disponible. Signup and view all the answers

Considerando el siguiente dataset, y el modelo. ¿Cuál es el valor de determinación de la clase QUEMADO=SI?

90% Signup and view all the answers

¿Cuáles son medidas de tendencia central?

Rango Intercuartil Signup and view all the answers

¿Cuál es la mediana?

54 Signup and view all the answers

¿Cuál es el límite superior antes de determinar un valor fuera de rango, considerando los siguientes valores?

19 (máximo) Signup and view all the answers

Los datos presentados por la estadística de la herramienta son:

El 68.2 % de los datos están entre los valores 91.3 y 152.5 Signup and view all the answers

¿Qué tipo de simetría tiene?

Simétrica Signup and view all the answers

¿Qué alternativas aparecen cuando existen valores faltantes?

Utilizar el promedio Signup and view all the answers

La operaciones de transformación más usuales son:

Normalización de atributos Signup and view all the answers

Si al dataset de estudiantes.csv se filtran solo los estudiantes de la zona rural, ¿cuántos quedan?

268 Signup and view all the answers

Study Notes

Preguntas y Respuestas

Modelo Condicionales y Árboles de Decisión

Las columnas determinantes para un modelo condicional o de reglas son protector, pelo y estructura, peso.
Un árbol de decisión es una herramienta que permite mostrar cómo está organizada la información disponible y recorrer sus ramas para tomar decisiones.
Un modelo condicional perfecto para un dataset es aquel que determina la relación entre las variables y la etiqueta resultado.

Medidas de Tendencia Central

Las medidas de tendencia central son la media, mediana, moda, rango medio, varianza, desviación estándar, cuartiles y rango intercuartil.
La mediana es el valor que está en el medio de una distribución de datos ordenados.

Tratamiento de Valores Faltantes

Al existir valores faltantes, las alternativas para tratarlos son filtrar el registro o ejemplo, llenar el atributo manualmente, utilizar un valor específico, utilizar el promedio, mediana, imputar con la moda, eliminar el atributo o registros sin importar cuántos sean.

Operaciones de Transformación de Atributos

Las operaciones de transformación de atributos son aumentar la dimensionalidad, discretización de atributos, reemplazar valores faltantes, numerización y normalización.
Discretizar un atributo numérico implica dividir su rango de valores en categorías o rangos específicos.

Bootstrap

Bootstrap reduce la varianza de un modelo y permite evaluar su robustez.

Agrupamiento (Clustering)

El coeficiente de Silueta es una métricapara evaluar la calidad del agrupamiento obtenido con algoritmos de clustering.
Un análisis de cluster es eficiente si se minimizan la distancia intracluster y se maximiza la distancia intercluster.

Perceptrón y Redes Neuronales

La entrada neta se describe por la fórmula: entrada neta = suma de las señales de entrada multiplicadas por los pesos o ponderadas.
La función de transferencia es necesaria para que la señal de entrada neta se active o desactive.
La normalización de los valores es necesaria para que todos los atributos tengan el mismo peso en la toma de decisiones.
La estrategia básica para entrenar un modelo de regresión lineal es plantearlo de forma matemática y buscar una fórmula mediante el método de mínimos cuadrados.### Redes Neuronales
La mayor esperanza para las capas medias de una red neuronal es reconocer patrones complejos en las imágenes.
Una neurona en una red neuronal representa una función.
Las activaciones en una capa de una red neuronal se determinan por la capa anterior, considerando las capas ocultas y la de salida.
En una red neuronal, el softmax se utiliza para determinar la operación importante de multiplicación entre matrices.
El vector conformado por todas las derivadas parciales en diferentes direcciones indica la dirección hacia la que la pendiente desciende.
En una red neuronal para predecir un número entre 0 y 9 dibujado en una plantilla, la última capa de la red neuronal corresponde a los números entre 0 y 9, donde cada neurona corresponde a un número.

Funciones y Operaciones

La función de activación comúnmente utilizada para empujar la suma pesada en un rango entre 0 y 1 es la sigmoid.
El BIAS en una neurona de una red neuronal representa el umbral de activación de la neurona.
La salida y de un perceptrón se realiza mediante la aplicación de f(neta).

Perceptrones

Un perceptrón se entrena para resolver un problema específico, tal como la alarma que tiene dos sensores X1 y X2.
El valor final de w1 en un perceptrón se determina después de entrenar la red neuronal con los valores iniciales en los pesos de w1 y w2.
El valor de neta se calcula según las entradas y los pesos en la red neuronal.

Análisis de Datos

El soporte en {A}->{C} se calcula como el número de veces que A y C aparecen juntas dividido entre el número de veces que A aparece.
La confianza en {B,C}->{D} se calcula como el soporte de {B,C,D} dividido entre el soporte de {B,C}.
El soporte en {A,B,}->{C} es el número de veces que A, B y C aparecen juntas dividido entre el número de veces que A y B aparecen.

Lenguaje Natural y Transformadores

La arquitectura dominante para los Large Language Models (LLM) es la transformer.
Los LLM se entrenan con enormes cantidades de datos.
BERT es un modelo de lenguaje desarrollado por Google.
El Diccionario Blando en los transformadores establece la atención entre palabras.
El tipo de red neuronal transformer es una red neuronal que aprende contexto y significado.
El mecanismo de atención en una red neuronal transformer es un mecanismo para crear y dar fuerza a las relaciones entre palabras.
El embedding de palabras en una red neuronal transformer es un vector de números que representa una palabra.
El multi-head self-attention es un enfoque para prestar atención a diferentes partes de la secuencia.

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Description

Determina las columnas determinantes para un dataset en un modelo condicional o de reglas. Identifica las características relevantes en relación con la descripción y no descripción.