Una empresa debe usar un algoritmo integrado de SageMaker para clasificar a los clientes según su probabilidad de pagar préstamos. ¿Qué algoritmo integrado se debe usar para esta tarea de clasificación/ranking supervisada?

XGBoost es un algoritmo de aprendizaje supervisado que destaca en tareas de clasificación y regresión, lo que lo hace ideal para predecir la probabilidad de pago de préstamos. Es conocido por su eficiencia y alto rendimiento, especialmente con datos tabulares. K-means clustering es un algoritmo de aprendizaje no supervisado utilizado para agrupar datos, no para clasificación. PCA es una técnica de reducción de dimensionalidad, no un algoritmo de clasificación. NTM es un algoritmo de modelado de temas para texto, no adecuado para la clasificación de datos numéricos o categóricos como la probabilidad de pago de préstamos.