Data m

uto. La clase se ubica en la segunda columna.
1. Señale que instancias (filas) de la matriz de datos pueden ser consideradas como outliers. Adicionalmente, grafique los datos y marque cuales sonlos outliers encontrados.
Cree un conjunto de entrenamiento ( 80%) y de prueba (20%). Utilice estos conjuntos para responder las siguientes preguntas
2. Use el conjunto de entrenamiento para entrenaruna red neuronal con dos unidades en la capa oculta. Realice 10 veces el entrenamiento, registrando el error obtenido al final. Señale cuanto fue el menor error obtenido.
3. Para la red neuronalque obtuvo el menor error en el punto anterior, entregue el porcentajes de clasificaciones correctas al evaluar la red con el conjunto de prueba.
4. Use el conjunto de entrenamiento para entrenar unared Bayesiana tipo TAN. Entregue la red resultante. Entregue el porcentajes de clasificaciones correctas al evaluar la red con el conjunto de prueba. Cuál de los dos modelos obtiene mejoresresultados?
5. Para el conjunto de entrenamiento obtenga una matriz de correlación. Identifique qué atributos tienen una correlación mayor o igual a 0,8 en magnitud (no importa el signo).
6. Entrene unnaive Bayes usando el conjunto de entrenamiento y entregue el porcentajes de clasificaciones correctas al evaluar el modelo con el conjunto de prueba.
7. Entrene un naive Bayes usando el conjunto deentrenamiento pero sólo utilizando los atributos que tienen entre ellos, una correlación menor a 0,8. Por ejemplo, supongamos que en el punto 5 usted obtiene que el atributo V1 y V5 tienen unacorrelación de 0.8, entonces de estos dos sólo puede quedarse con uno de ellos. Entregue el porcentajes de clasificaciones correctas al evaluar el segundo modelo con el conjunto de prueba. Cual de los dosmodelos tiene mejor desempeño.
8. Entrene un naive Bayes (con todos los atributos), probando distintas formas de discretización. Evalúe el desempeño en el conjunto de prueba. Indique, qué técnica de...