¿Cuál es el objetivo principal de un algoritmo de árbol de decisiones?
A
Maximizar la precisión.
B
Reducir el tiempo de ejecución.
C
Minimizar la complejidad.
D
Generar resultados aleatorios.
E
Aumentar la eficiencia.
Evaluación Parcial T03
Puntaje:
20
¿Cuál es el objetivo principal de un algoritmo de árbol de decisiones?
A
Aumentar la eficiencia.
B
Minimizar la complejidad.
C
Maximizar la precisión.
D
Generar resultados aleatorios.
E
Reducir el tiempo de ejecución.
¿Qué métrica se utiliza comúnmente para evaluar un árbol de decisiones?
A
Tiempo.
B
Exactitud.
C
Espacial.
D
Precisión.
E
Entropía.
¿Qué métrica se utiliza comúnmente para evaluar un árbol de decisiones?
A
Precisión.
B
Espacial.
C
Entropía.
D
Tiempo.
E
Exactitud.
¿Qué técnica se utiliza para prevenir el sobreajuste en un árbol de decisiones?
A
Reducción de nodos.
B
Validación cruzada.
C
Subdivisión máxima.
D
Aleatorización de los datos.
E
Aumento de la profundidad.
¿Qué técnica se utiliza para prevenir el sobreajuste en un árbol de decisiones?
A
Aleatorización de los datos.
B
Subdivisión máxima.
C
Aumento de la profundidad.
D
Validación cruzada.
E
Reducción de nodos.
¿Qué método se utiliza para construir un árbol de decisiones?
A
Algoritmo genético.
B
Análisis factorial.
C
División binaria.
D
Árboles binarios.
E
Regresión logística.
¿Qué método se utiliza para construir un árbol de decisiones?
A
Árboles binarios.
B
Regresión logística.
C
División binaria.
D
Algoritmo genético.
E
Análisis factorial.
¿Qué se utiliza para determinar la mejor división en un árbol de decisiones?
A
Mediana y desviación estándar.
B
Entropía y ganancia de información.
C
Media y rango intercuartil.
D
Error cuadrático medio.
E
Varianza y covarianza.
¿Qué se utiliza para determinar la mejor división en un árbol de decisiones?
A
Media y rango intercuartil.
B
Mediana y desviación estándar.
C
Error cuadrático medio.
D
Entropía y ganancia de información.
E
Varianza y covarianza.
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