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Quiz Interactivo
¡Pon a prueba tus conocimientos!
1
En una clasificación binaria, ¿cómo se define la precisión?
A
El número de elementos positivos correctamente clasificados dividido por el número total de elementos positivos reales
B
El número de elementos positivos correctamente clasificados dividido por el número total de elementos clasificados como positivos por el modelo
C
El número de elementos negativos correctamente clasificados dividido por el número total de elementos negativos reales
D
El número total de predicciones correctas dividido por el número total de predicciones
2
¿Qué métrica se define como la media armónica entre la precisión y el recall (exhaustividad)?
A
Accuracy (exactitud)
B
F1-score
C
Especificidad
D
Average Precision (AP)
3
¿Cuál es el eje de las abscisas (X) en la curva ROC?
A
La tasa de verdaderos positivos (recall)
B
La tasa de falsos negativos
C
La tasa de falsos positivos (1 - especificidad)
D
La precisión
4
¿Qué métrica es el promedio de los cuadrados de los errores entre valores predichos y valores reales?
A
Mean Absolute Error (MAE)
B
Mean Squared Error (MSE)
C
Intersection Over Union (IoU)
D
Log loss
5
En una tarea de segmentación, ¿qué métrica es más adecuada que el IoU para reducir el sesgo hacia objetos pequeños y clases raras?
A
Average Precision (AP)
B
Coeficiente de Dice
C
F1-score
D
Recall (exhaustividad)
Score: 0/5
Puntuación: 0/5