Pregunta - Respuesta

¿Cuál es el propósito principal de un árbol de decisión?

Predecir la categoría o clase de un conjunto de datos utilizando reglas basadas en características.

Entrenar una red neuronal para reconocer patrones en imágenes.

Asegurar que los datos de entrada siempre sean numéricos.

¿Cuál es una de las librerías más comunes para implementar árboles de decisión en Python?

scikit-learn

matplotlib

TensorFlow

¿Qué función se utiliza en scikit-learn para entrenar un árbol de decisión?

KMeans()

DecisionTreeClassifier()

LinearRegression()

¿Cómo se llama el proceso que usa un árbol de decisión para dividir los datos en función de características?

Reemplazo de valores

Codificación de características

División o "splitting"

En un árbol de decisión, ¿qué significa una "hoja"?

Es el nodo donde el árbol hace una predicción final.

Es el nodo que conecta al árbol con el modelo de red neuronal.

Es el nodo donde el árbol realiza una división.

¿Qué criterio se utiliza comúnmente en los árboles de decisión para elegir la mejor característica para dividir los datos?

Índice de Gini

Media aritmética

Desviación estándar

¿Qué tipo de problema resuelve un árbol de decisión cuando se usa DecisionTreeClassifier en scikit-learn?

Regresión

Agrupamiento

Clasificación

¿Cuál es el propósito de la poda ("pruning") en los árboles de decisión?

Cambiar el tipo de modelo de árbol de decisión a una red neuronal.

Mejorar la precisión añadiendo más nodos.

Reducir el sobreajuste eliminando nodos innecesarios.

¿Cómo se llama el proceso de asignar la clase más frecuente a una muestra de datos que llega a una hoja en un árbol de decisión?

Normalización

Codificación One-Hot

Clasificación

En un árbol de decisión, ¿qué sucede cuando se alcanza un nodo "hoja"?

El árbol hace la predicción final para esa muestra de datos.

El árbol se reinicia y comienza de nuevo desde la raíz.

El árbol sigue dividiendo los datos.

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Si quieres aportar información adicional o desarrollar el contenido con más detalle puedes hacerlo a través de tu exposición oral. Te recomendamos que entrenes tu voz y ensayes: ¡la mejor improvisación siempre es la más trabajada!

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