ML

Question 1

Los arboles de decisión en general requieren normalización de datos
True or false

Answer 1

False

Question 2

Los arboles de decisión no escalan bien con la magnitud de los datos.
Los arboles de decisión en general requieren normalización de datos

Answer 2

False

Question 3

Cuál es la estrategia de ensambles que usa Random Forest?
* Bagging
* Majority Voting
* Boosting
* Averaging

Answer 3

Bagging

Question 4

La estrategia de Baggin lo que hace es:
* Cada clasificador vota una clase, el resultado es la que mas votos tiene.
* Utiliza los resultados de un modelo anterior para cambiar los pesos.
* Divide diferentes slices de los datos entre clasificadores.
* Todas las anteriores.

Answer 4

Divide diferentes slices de los datos entre clasificadores.

Question 5

Los arboles de decisión sirven tanto como para regresiones como para clasificaciones.
True or false

Answer 5

True

Question 6

Mientras mas niveles tenga un arbol, menos posibilidad de overfitting.
True or false

Answer 6

False

Question 7

Un arbol de decision puede servir para:
* Darse una idea de los features mas importantes.
* Predecir el precio de una casa.
* Clasificar si una casa es departamento o mansion.
* Todas las anteriores.

Answer 7

Todas las anteriores