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Prueba de conocimientos

Completado

Responda a las preguntas siguientes para comprobar sus conocimientos.

1.

Tiene previsto usar Scikit-Learn para entrenar un modelo que predice el riesgo de incumplimiento crediticio. El modelo debe predecir un valor de 0 para las solicitudes de préstamo que se deben aprobar automáticamente, y de 1 para las solicitudes en las que hay un riesgo de incumplimiento que requiere el análisis por parte de una persona. ¿Qué tipo de modelo se necesita?

Un modelo de clasificación binaria

Un modelo de clasificación multiclase

Un modelo de regresión lineal

2.

Ha entrenado un modelo de clasificación mediante la clase LogisticRegression de Scikit-Learn. Quiere usar el modelo para devolver etiquetas para los nuevos datos de la matriz x_new. ¿Qué código debería usar?

model.predict(x_new)

model.fit(x_new)

model.score(x_new, y_new)

3.

Puede entrenar un modelo de clasificación binaria mediante Scikit-Learn. Al evaluarlo con datos de prueba, calcula que el modelo logra una métrica general de Coincidencia de 0,81. ¿Qué indica esta métrica?

El modelo predijo correctamente el 81 % de los casos de prueba.

El 81 % de los casos que el modelo predijo como positivos eran positivos.

El modelo identificó correctamente como positivos el 81 % de los casos positivos.

Debe responder todas las preguntas antes de comprobar su trabajo.

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