Ein Unternehmen muss einen integrierten SageMaker-Algorithmus verwenden, um Kunden nach ihrer Wahrscheinlichkeit der Kreditrückzahlung zu ordnen. Welcher integrierte Algorithmus sollte für diese überwachte Ranking-/Klassifizierungsaufgabe verwendet werden?

XGBoost ist ein leistungsstarker, integrierter SageMaker-Algorithmus, der für überwachte Lernaufgaben wie Klassifizierung und Regression geeignet ist. Da die Aufgabe darin besteht, Kunden nach der Wahrscheinlichkeit der Kreditrückzahlung zu ordnen (eine binäre Klassifizierungsaufgabe), ist XGBoost eine ausgezeichnete Wahl. Es ist bekannt für seine hohe Genauigkeit und Effizienz. K-means Clustering ist ein unüberwachter Algorithmus zur Gruppierung von Datenpunkten, nicht zur Klassifizierung. PCA ist eine unüberwachte Technik zur Dimensionsreduktion. NTM ist ein unüberwachter Algorithmus zur Themenmodellierung von Textdaten.