Árboles de decisiones: Comprueba tus conocimientos
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En esta página, se te propone responder una serie de ejercicios de opción múltiple sobre el material que se analizó en la unidad "Entrenamiento de árboles de decisión".
Pregunta 1
¿Cuáles son los efectos de reemplazar los atributos numéricos por sus valores negativos (por ejemplo, cambiar el valor de +8 a -8) con el divisor numérico exacto?
Se aprenderán las mismas condiciones; solo se cambiarán los elementos secundarios positivos o negativos.
Fantástico.
Se aprenderán diferentes condiciones, pero la estructura general
del árbol de decisión seguirá siendo la misma.
Si cambian las funciones, también lo harán las condiciones.
La estructura del árbol de decisión será completamente distinta.
La estructura del árbol de decisión será
prácticamente la misma. Sin embargo, las condiciones cambiarán.
Pregunta 2
¿Qué dos respuestas describen mejor el efecto de probar solo la mitad (seleccionada al azar) de los valores de umbral candidatos en X?
La ganancia de información sería mayor o igual.
La ganancia de información sería menor o igual.
Bien hecho.
El árbol de decisión final tendría una peor precisión de prueba.
El árbol de decisión final no tendría una mejor precisión de entrenamiento.
Bien hecho.
Pregunta 3
¿Qué sucedería si la curva de “ganancia de información” en comparación con la “curva de umbral” tuviera varios máximos locales?
Es imposible tener varios máximos locales.
Es posible tener varios máximos locales.
El algoritmo seleccionaría los máximos locales con el valor de umbral más pequeño.
El algoritmo seleccionaría el máximo global.
Bien hecho.
Pregunta 4
Calcula la ganancia de información de la siguiente división:
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-02-25 (UTC)"],[[["This webpage presents a series of multiple-choice exercises focused on evaluating your understanding of decision tree training concepts."],["The exercises cover topics such as the impact of feature manipulation on decision tree structure, the effects of altering threshold selection strategies, and the implications of multiple local maxima in information gain curves."],["One question requires calculating information gain using entropy and provided data, demonstrating the practical application of decision tree principles."]]],[]]
