Tema 7 · Aprendizaje Computacional
Test de Aprendizaje de árboles de decisión
2 preguntas tipo test de exámenes reales de Aprendizaje Computacional.
Qué entra en este tema
- Los árboles de decisión son uno de los modelos de inteligencia artificial más extendidos Es también la base de otros modelos y un ejemplo muy didáctico de construcción de modelos Por ello, y por su intuitiva interpretación, los estudiaremos en los primeros temas Veremos en qué consiste el tipo de re
Según la guía docente oficial.
Preguntas falladas
Aquí irán las que falles, dejes en blanco o marques para revisar, para repasarlas después.
Configura tu test
2 preguntas de Aprendizaje de árboles de decisión
Ejemplos de preguntas de Aprendizaje de árboles de decisión
2 de 2 preguntas. La respuesta correcta se ve al practicar.
- 1.
Los árboles de decisión representan
- a)una partición posible del espacio n-dimensional al que pertenecen los datos para el aprendizaje.
- b)Superficies de transición suave basadas en interpolación entre puntos.
- c)Un conjunto de grupos de puntos no necesariamente disjuntos, cada uno de los cuales tiene un representante que se corresponde con un nodo hoja de árbol.
- 2.
Con respecto al sobreaprendizaje en árboles decisión:
- a)un árbol h adolece de sobreaprendizaje cuando tiene mejor error de validación que otro árbol h’, pero h’ tiene mejor error de entrenamiento.
- b)el sobreaprendizaje es típico de redes neuronales. No se manifiesta en aprendizaje de árboles de decisión.
- c)un árbol h adolece de sobreaprendizaje cuando tiene mejor error de entrenamiento que otro árbol h’, pero h’ tiene mejor error de validación.