Ejercicio escrito: Underfitting y Overfitting

Clase 21 de 28 • Curso de Introducción a Machine Learning 2017

De los siguientes enunciados marca cuál caso es subajuste y cuál es sobreajuste:

Un dataset con pocos features.
Un dataset con pocos ejemplos.
Un modelo que da un porcentaje de precisión muy alto para casos de training pero muy bajo para casos de testing.
Un modelo que me da un porcentaje de precisión muy bajo tanto en training como en testing.
Un dataset con muchos features.

Escribe las respuestas en el sistema de discusiones.

Carlos Jacob Carrasco Rodriguez

student•

Un dataset con pocos features.(subajuste)
Un dataset con pocos ejemplos. (sobreajuste)
Un modelo que da un porcentaje de precisión muy alto para casos de training pero muy bajo para casos de testing. (sobreajuste)
Un modelo que me da un porcentaje de precisión muy bajo tanto en training como en testing. (subajuste)
Un dataset con muchos features (sobreajuste)

Kevin Javier Reyes

student•

Un dataset con pocos features. (sub ajuste)
Un dataset con pocos ejemplos.(sub ajuste)
Un modelo que da un porcentaje de precisión muy alto para casos de training pero muy bajo para casos de testing.(sobre ajuste)
Un modelo que me da un porcentaje de precisión muy bajo tanto en training como en testing.(sub ajuste)
Un dataset con muchos features. (sobre ajuste)

Ignacio Esteban Aredez Diaz

student•

Un dataset con pocos features (subajuste / Underfitting)
Un dataset con pocos ejemplos (sobreajuste / Overfitting)
Un modelo que da un porcentaje de precisión muy alto para casos de training pero muy bajo para casos de testing (sobreajuste / Overfitting)
Un modelo que me da un porcentaje de precisión muy bajo tanto en training como en testing (subajuste / Underfitting)
Un dataset con muchos features (sobreajuste / Overfitting)

jose lucas

student•

Underfitting Overfitting Overfitting Underfitting Overfitting

Stuard Gerardo Carrillo Gonzalez

student•

Me parece a mi o esto esta resuelto?

Excepto la penultima claro 😛 esa esta mal

Ignacio Esteban Aredez Diaz

student•

Exacto, no se si es un fallo o quieren atrapar a los que copian y pegan sin mirar

Edwar Cedeño

student•

A mi igual.

Jonathan Stive Gonzalez

student•

Modelo Subajustado
Modelo Subajustado
Modelo Sobreajustados
Modelo subajustado
Modelo Sobreajustado

JUAN CAMILO VALLEJOS GUERRERO

student•

Un dataset con pocos features (subajuste).
Un dataset con pocos ejemplos (sobreajuste).
Un modelo que da un porcentaje de precisión muy alto para casos de training pero muy bajo para casos de testing (sobreajuste).
Un modelo que me da un porcentaje de precisión muy bajo tanto en training como en testing (subajuste).
Un dataset con muchos features (sobreajuste).

Francisco B. Ramirez

student•

Subajuste
Sobreajuste
Sobreajuste
Subajuste
Sobreajuste

Emanuel Alaniz Arredondo

student•

Subajustado
Sobreajustado
Sobreajustado
Subajustado
Sobreajustado

Jesus Alberto Ramos Bracamonte

student•

SubAjuste
SobreAjuste
SobreAjuste.
SubAjuste
SobreAjuste

Lida Marcela Giraldo Puerta

student•

Subajustado
Sobreajustado
Sobreajustado
Subajustado
Sobreajustado

Alejandro Gomez

student•

subajuste
sobreajuste
sobreajuste
subajuste
sobreajuste

Pedro Contreras

company_admin•

Underfitting (Subajustar): Un dataset con pocos features.
Overfitting (Sobreajustar) : Un dataset con pocos ejemplos.
Overfitting (Sobreajustar): Un modelo que da un porcentaje de precisión muy alto para casos de training pero muy bajo para casos de testing.
Underfitting (Subajustar): Un modelo que me da un porcentaje de precisión muy bajo tanto en training como en testing.
Overfitting (Sobreajustar): Un dataset con muchos features.

Gonzalo cela

student•

subajuste
sobreajuste
sobreajuste
subajuste
sobreajuste

Cristian Orozco Benjumea

student•

Según lo visto en la clase anterior:

Underfitting
Overfitting
Overfitting
Underfitting
Overfitting

Nota: Como son dos términos nuevos para mí quise hacerlos en inglés para introyectarlos. 😉

Pablo Moreno Roldán

student•

Subajuste
Sobreajuste
Sobreajuste
Subajuste
Sobreajuste

jefersson aldemar velasquez mendoza

student•

subajuste
sobreajuste
sobreajuste
subajuste
sobreajuste

Ian Omar Sánchez Rosas

student•

Underfitting
Overfitting
Overfitting
Underfitting
5.Overfitting

Daniel Eduardo Espitia Corredor

student•

Un dataset con pocos features. -> Subajuste
Ub dataset con pocos ejemplos. -> Sobreajuste
Un modelo que da porcentaje de precisión
muy alto para casos de training pero muy
bajo para casos de testing. -> Sobreajuste
Un modelo que me da un porcentaje de precisión muy bajo tanto en training como en testing. -> Subajuste
Un dataset con muchos features. -> Sobreajuste

Fernando Hillebrand

student•

Un dataset con pocos features.

subajuste

Un dataset con pocos ejemplos.

sobreajuste

Un modelo que da un porcentaje de precisión muy alto para casos de training pero muy bajo para casos de testing.

sobreajuste

Un modelo que me da un porcentaje de precisión muy bajo tanto en training como en testing.

subajuste

Un dataset con muchos features.

sobreajuste

Ejercicio escrito: Underfitting y Overfitting

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