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Fundamentos de Ingeniería de Datos

Quiz Parte 2: Ingeniería de Características para Modelos Poderosos

Respuestas

Pregunta 1:

Respuesta: b) Transforma datos sin procesar en entradas significativas que mejoran el rendimiento del modelo.

Pregunta 2:

Respuesta: d) Codificación por etiquetas

(La codificación por etiquetas se usa para la transformación de características categóricas, no para manejar datos faltantes.)

Pregunta 3:

Respuesta: b) Imputación por K-Nearest Neighbors (KNN)

Pregunta 4:

Respuesta: c) Transformación logarítmica

Pregunta 5:

Respuesta: a) El escalado Min-Max ajusta los valores a un rango fijo, mientras que la estandarización centra los datos en una media de cero y desviación estándar de uno.

Pregunta 6:

Respuesta: c) Puede crear una gran cantidad de columnas, lo que lleva a alta dimensionalidad.

Pregunta 7:

Respuesta: c) Codificación de Objetivo

Pregunta 8:

Respuesta: b) Capturar el efecto combinado de múltiples características en la variable objetivo.

Pregunta 9:

Respuesta: b) Las características pueden causar multicolinealidad y sobreajuste.

Pregunta 10:

Respuesta: b) Creación de características polinomiales

Pregunta Extra:

Respuesta: a) Eliminación Recursiva de Características (RFE)

Respuestas

Pregunta 1:

Respuesta: b) Transforma datos sin procesar en entradas significativas que mejoran el rendimiento del modelo.

Pregunta 2:

Respuesta: d) Codificación por etiquetas

(La codificación por etiquetas se usa para la transformación de características categóricas, no para manejar datos faltantes.)

Pregunta 3:

Respuesta: b) Imputación por K-Nearest Neighbors (KNN)

Pregunta 4:

Respuesta: c) Transformación logarítmica

Pregunta 5:

Respuesta: a) El escalado Min-Max ajusta los valores a un rango fijo, mientras que la estandarización centra los datos en una media de cero y desviación estándar de uno.

Pregunta 6:

Respuesta: c) Puede crear una gran cantidad de columnas, lo que lleva a alta dimensionalidad.

Pregunta 7:

Respuesta: c) Codificación de Objetivo

Pregunta 8:

Respuesta: b) Capturar el efecto combinado de múltiples características en la variable objetivo.

Pregunta 9:

Respuesta: b) Las características pueden causar multicolinealidad y sobreajuste.

Pregunta 10:

Respuesta: b) Creación de características polinomiales

Pregunta Extra:

Respuesta: a) Eliminación Recursiva de Características (RFE)

Respuestas

Pregunta 1:

Respuesta: b) Transforma datos sin procesar en entradas significativas que mejoran el rendimiento del modelo.

Pregunta 2:

Respuesta: d) Codificación por etiquetas

(La codificación por etiquetas se usa para la transformación de características categóricas, no para manejar datos faltantes.)

Pregunta 3:

Respuesta: b) Imputación por K-Nearest Neighbors (KNN)

Pregunta 4:

Respuesta: c) Transformación logarítmica

Pregunta 5:

Respuesta: a) El escalado Min-Max ajusta los valores a un rango fijo, mientras que la estandarización centra los datos en una media de cero y desviación estándar de uno.

Pregunta 6:

Respuesta: c) Puede crear una gran cantidad de columnas, lo que lleva a alta dimensionalidad.

Pregunta 7:

Respuesta: c) Codificación de Objetivo

Pregunta 8:

Respuesta: b) Capturar el efecto combinado de múltiples características en la variable objetivo.

Pregunta 9:

Respuesta: b) Las características pueden causar multicolinealidad y sobreajuste.

Pregunta 10:

Respuesta: b) Creación de características polinomiales

Pregunta Extra:

Respuesta: a) Eliminación Recursiva de Características (RFE)

Respuestas

Pregunta 1:

Respuesta: b) Transforma datos sin procesar en entradas significativas que mejoran el rendimiento del modelo.

Pregunta 2:

Respuesta: d) Codificación por etiquetas

(La codificación por etiquetas se usa para la transformación de características categóricas, no para manejar datos faltantes.)

Pregunta 3:

Respuesta: b) Imputación por K-Nearest Neighbors (KNN)

Pregunta 4:

Respuesta: c) Transformación logarítmica

Pregunta 5:

Respuesta: a) El escalado Min-Max ajusta los valores a un rango fijo, mientras que la estandarización centra los datos en una media de cero y desviación estándar de uno.

Pregunta 6:

Respuesta: c) Puede crear una gran cantidad de columnas, lo que lleva a alta dimensionalidad.

Pregunta 7:

Respuesta: c) Codificación de Objetivo

Pregunta 8:

Respuesta: b) Capturar el efecto combinado de múltiples características en la variable objetivo.

Pregunta 9:

Respuesta: b) Las características pueden causar multicolinealidad y sobreajuste.

Pregunta 10:

Respuesta: b) Creación de características polinomiales

Pregunta Extra:

Respuesta: a) Eliminación Recursiva de Características (RFE)