¿Qué es la regresión lineal y cómo se entrena?
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Machine Learning / AI
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¿Por qué se puede obtener un ROC-AUC de 0.8 en un modelo con ROC-AUC de 0.2?
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Calcule el ROC-AUC para un modelo constante y un modelo aleatorio con una proporción de clases de 9 a 1.
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¿En qué se diferencian XGBoost, LightGBM y CatBoost?
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¿Cómo funcionan los árboles de decisión y qué sucede en ausencia de restricciones?
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¿Qué es la regresión logística y cómo funciona?
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Explica cómo funciona el método de refuerzo de gradiente en árboles de decisión.
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Explique el principio de regularización en modelos lineales y su impacto en el sobreajuste.
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¿Qué sucede cuando la tasa de aprendizaje es demasiado grande o demasiado pequeña en el descenso de gradiente?
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¿Cómo maneja un modelo lineal la multicolinealidad de las características?
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¿Cómo seleccionar las características en un modelo? Hay boosting y 5000 características.
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Describa el proceso de selección de características mediante árboles de decisión.
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¿Qué métricas son adecuadas para evaluar modelos con clases desequilibradas?
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¿Puede explicar cómo se calculan exactamente el TPR y el FPR en cada umbral?
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¿Puede explicar con más detalle cómo se calcula exactamente el antigradiente y cómo se utiliza para construir el siguiente árbol?
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¿Puede explicar con más detalle cómo se calcula exactamente el valor numérico de la importancia de las características en un árbol de decisiones?
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