Repaso de ML: Clasificación y Más

Quiz

Played 1

Create copy

About this activity

Quiz de ML y estadísticas

Created by

Dani Macias

Mexico

Download the paper version to play

Top 10 results

There are still no results for this game. Be the first to stay in the ranking! Log in to identify yourself.

Make your own free game from our game creator

Compete against your friends to see who gets the best score in this game

Make challenge

Practice Quiz - Punnett Square, Variation, and Mutations

Benjamin D Morgan

United States

(14)

Practice Quiz - Punnett Square, Variation, and Mutations
UPS 5 Seeing Habits Quiz

Heather Bell

United States

(13)

Test your knowledge about the 5 seeing habits discussed in the text 'UPS 5 seeing habits'.
Spanish Alphabet Listening

Falkenberg Falkenberg

United States

(90)

Spanish alphabet, listening-based assessment
Photosynthesis vs Cellular Respiration - Practice Quiz

Benjamin D Morgan

United States

(39)

Photosynthesis vs Cellular Respiration - Practice Quiz
Tissues - Practice Quiz

Benjamin D Morgan

United States

(16)

Tissues - Practice Quiz

		%
	Anonymous	%
		%
		%

Print your game

Repaso de ML: Clasificación y Más


Repaso de ML: Clasificación y MásOnline version Quiz de ML y estadísticas by Dani Macias 1 ¿Qué tipo de variable es "nivel educativo" (ej: primaria, secundaria, universidad)? a Numérica discreta b Categórica nominal c Numérica continua d Categórica ordinal 2 ¿Qué algoritmo es especialmente útil para problemas de clasificación con datos no linealmente separables? a SVM con kernel no lineal b K-Means c Naive Bayes d Regresión lineal 3 ¿Qué técnica se utiliza para equilibrar conjuntos de datos con clases desbalanceadas? a Normalización b SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) c One-Hot Encoding d PCA 4 ¿Qué métrica es más adecuada para evaluar un modelo de clasificación con clases desbalanceadas? a MSE (Mean Squared Error) b R² c F1-Score d Exactitud (Accuracy) 5 ¿Qué librería de Python se usa para manipular datos en formato de DataFrame? a NumPy b Pandas c Matplotlib d Scikit-learn 6 ¿Qué método se utiliza para convertir variables categóricas en numéricas? a Normalización b Imputación c One-Hot Encoding d Estandarización 7 ¿Qué algoritmo de clustering es sensible a la inicialización de centroides? a PCA b Hierarchical Clustering c DBSCAN d K-Means 8 ¿Qué técnica ayuda a prevenir el overfitting en árboles de decisión? a Reducir el tamaño de la muestra b Podar (pruning) el árbol c Aumentar la profundidad del árbol d Usar más características 9 ¿Qué tipo de aprendizaje se utiliza cuando el modelo aprende de retroalimentación rewards? a Por refuerzo (Reinforcement Learning) b Supervisado c No supervisado d Semi-supervisado 10 ¿Qué herramienta es ampliamente usada para visualizar datos en forma de mapas de calor (heatmaps)? a Matplotlib b Plotly c ggplot d Seaborn 11 ¿Qué método se usa para seleccionar las características más relevantes en un dataset? a Feature Importance b One-Hot Encoding c Imputación d Normalización 12 ¿Qué algoritmo es conocido por su robustez ante outliers? a Random Forest b K-Means c SVM d Regresión lineal 13 ¿Qué técnica se usa para estandarizar datos numéricos? a One-Hot Encoding b Label Encoding c StandardScaler d Imputación 14 ¿Qué modelo es adecuado para predecir la probabilidad de que un evento ocurra? a Regresión logística b Regresión lineal c PCA d K-NN 15 ¿Qué método de validación divide el dataset en k partes y entrena k veces? a Stratified Sampling b Holdout c Cross-Validation (Validación cruzada) d Bootstrap 16 ¿Qué tipo de gráfico es ideal para mostrar la distribución de una variable continua? a Pie chart b Histograma c Gráfico de barras d Scatter plot 17 ¿Qué algoritmo es no paramétrico? a Regresión logística b SVM c K-NN d Regresión lineal 18 ¿Qué técnica se usa para detectar outliers en datos numéricos? a IQR (Rango intercuartílico) b SMOTE c One-Hot Encoding d PCA 19 ¿Qué framework es popular para redes neuronales profundas? a Scikit-learn b Pandas c NumPy d TensorFlow 20 ¿Qué método se usa para agrupar datos basados en densidad? a Hierarchical Clustering b DBSCAN c K-Means d PCA

You can integrate the game into an LMS compatible with LTI 1.1 or LTI 1.3 such as Canvas, Moodle, or Blackboard. This way, the scores will be automatically saved into the platform’s gradebook.

Repaso de ML: Clasificación y Más

Quiz

About this activity

Created by

Download the paper version to play

Top Games

Quiz

Practice Quiz - Punnett Square, Variation, and Mutations

Quiz

UPS 5 Seeing Habits Quiz

Quiz

Spanish Alphabet Listening

Quiz

Photosynthesis vs Cellular Respiration - Practice Quiz

Quiz

Tissues - Practice Quiz

Repaso de ML: Clasificación y MásOnline version

by Dani Macias

¿Qué tipo de variable es "nivel educativo" (ej: primaria, secundaria, universidad)?

¿Qué algoritmo es especialmente útil para problemas de clasificación con datos no linealmente separables?

¿Qué técnica se utiliza para equilibrar conjuntos de datos con clases desbalanceadas?

¿Qué métrica es más adecuada para evaluar un modelo de clasificación con clases desbalanceadas?

¿Qué librería de Python se usa para manipular datos en formato de DataFrame?

¿Qué método se utiliza para convertir variables categóricas en numéricas?

¿Qué algoritmo de clustering es sensible a la inicialización de centroides?

¿Qué técnica ayuda a prevenir el overfitting en árboles de decisión?

¿Qué tipo de aprendizaje se utiliza cuando el modelo aprende de retroalimentación rewards?

¿Qué herramienta es ampliamente usada para visualizar datos en forma de mapas de calor (heatmaps)?

¿Qué método se usa para seleccionar las características más relevantes en un dataset?

¿Qué algoritmo es conocido por su robustez ante outliers?

¿Qué técnica se usa para estandarizar datos numéricos?

¿Qué modelo es adecuado para predecir la probabilidad de que un evento ocurra?

¿Qué método de validación divide el dataset en k partes y entrena k veces?

¿Qué tipo de gráfico es ideal para mostrar la distribución de una variable continua?

¿Qué algoritmo es no paramétrico?

¿Qué técnica se usa para detectar outliers en datos numéricos?

¿Qué framework es popular para redes neuronales profundas?

¿Qué método se usa para agrupar datos basados en densidad?