\documentclass[12pt]{article} 
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\begin{document}
\title{Análisis de Datos 3}
\author{MANADINE}
\date{11 de enero de 2023}
\maketitle
\thispagestyle{empty}
\textbf{CUESTIONES}

\begin{enumerate}
 \item (1 punto) Enuncia los elementos que intervienen en la curva ROC y lo que significa el área bajo la curva.
 \item (1 punto) Comenta las características del método adaboost.
 \item (1 punto) Explica qué inconveniente puede aparecer al aplicar un árbol de clasificación a una variable binaria cuando una de
las dos categorías tiene una frecuencia muy pequeña en la muestra global. ¿Qué procedimientos se pueden usar para evitar
este problema?
\end{enumerate}

\textbf{PROBLEMAS}
\\[2ex]
El fichero pingwinos.csv contiene datos de una investigación sobre
características de tres especies de pingüinos. Las variables recogidas
son:
\begin{itemize}
\item especie
\item Lpico = longitud del pico
\item Apico = altura del pico
\item Laleta = longitud de la aleta
\item peso en gramos
\item sexo
\end{itemize}
\begin{enumerate}
\item (4 puntos) Construye sendos modelos de regresión lineal y de árbol de
  regresión para estimar el peso de un pingüino a partir de sus
  características morfológicas (Apico, Lpico, Laleta) y sexo.  Compara
  la calidad de las predicciones con ambos modelos.
\item (3 puntos) Mediante un bosque aleatorio, calcula un modelo para clasificar
  un pingüino en una de las tres especies a partir del resto de
  variables (Lpico, Apico, Laleta, peso y sexo).  Da una medida de la
  calidad del modelo.
\end{enumerate}
\centering
JUSTIFICA TODAS LAS RESPUESTAS
\end{document}
