Ein Immobilienunternehmen möchte mithilfe eines historischen Datensatzes mit 32 Merkmalen Hauspreise vorhersagen. Welcher Modellierungsansatz ist für diese Aufgabe geeignet?
Wählen Sie eine Antwort
Tippen Sie auf eine Option, um Ihre Antwort zu überprüfen.
Richtige Antwort: Lineare Regression.
Warum dies die Antwort ist
Die lineare Regression ist für diese Aufgabe geeignet, da sie zur Vorhersage eines kontinuierlichen Zielwerts (Hauspreise) basierend auf mehreren Eingabemerkmalen verwendet wird. Dies ist ein klassisches Problem der überwachten Regression. Die logistische Regression ist für Klassifizierungsaufgaben gedacht (Vorhersage einer diskreten Kategorie). K-Means-Clustering ist ein unüberwachter Algorithmus zur Gruppierung von Datenpunkten. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine Technik zur Dimensionsreduktion und nicht zur Vorhersage.
Bestehen Sie Ihre Prüfung – ohne endlose Antwortsuche
Erhalten Sie jede verifizierte Frage und Erklärung für diese Prüfung an einem Ort und sparen Sie Stunden der Vorbereitung. Über 1.000 Zertifizierungen · Über 20 Sprachen · Kostenloser Start.
Bestehen Sie Ihre Prüfung schneller → Keine Karte erforderlich