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--- clase:iabd:pia:2eval:tema08.seleccion-metricas [2025/02/15 18:50]
admin [Ejercicios]
+++ clase:iabd:pia:2eval:tema08.seleccion-metricas [2025/04/14 10:42] (actual)
admin [Métricas para datos desbalaceados]
@@ Línea 137: / Línea 137: @@
  $nMarkedness=\frac{VPP+VPN}{2}$
-===== Métricas para datos desbalaceados =====
+===== Métricas para datos desbalanceados =====
 El último grupo de métricas que vamos a ver son las métrica para datos desbalanceados. Datos desbalanceados significa con prevalencias muy pequeñas o muy grandes aunque nos vamos a limitar a hablar cuando la prevalencia tiene un valor muy pequeño.
@@ Línea 353: / Línea 353: @@
 ==== Ejercicio 4.B ====
 ¿De que depende en este caso realmente la prevalencia?
+==== Ejercicio 5 ====
+Dado los siguientes problemas de Kaggle:
+  * **Problema A**:[[https://www.kaggle.com/datasets/arashnic/hr-analytics-job-change-of-data-scientists|HR Analytics: Job Change of Data Scientists]]: Al contratar a alguien , averiguar si es persona va a buscar rápidamente cambiar de trabajo.
+  * **Problema B**:[[https://www.kaggle.com/datasets/adityakadiwal/water-potability/code|Water Quality]]: Averiguar si es base a cierto parámetros del agua , ésta es potable.
+  * **Problema C**:[[https://www.kaggle.com/datasets/hopesb/student-depression-dataset/data|Student Depression Dataset.]]: Predecir si un estudiante va a tener depresión.
+Responde a las siguientes cuestiones
+  * Indica la prevalencia del problema:
+    * Si no se sabe porque depende de donde se vaya a usar.
+    * Si es la de los datos
+    * Si es otro valor conocido. En ese caso di cual.
+  * En base a la prevalencia indica la métrica de rendimiento global más adecuada.
+Usando la métrica que has seleccionado, muestra para cada problema una gráfica en la que se muestre esa métrica en función del umbral (threshold). Y elige el umbral más adecuado.

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