Une entreprise doit utiliser un algorithme intégré SageMaker pour classer les clients en fonction de leur probabilité de rembourser des prêts. Quel algorithme intégré doit être utilisé pour cette tâche de classement/classification supervisée ?

XGBoost est un algorithme d'apprentissage supervisé puissant et efficace, idéal pour les tâches de classification binaire ou multiclasse. Il excelle dans la prédiction de la probabilité de remboursement d'un prêt, car il peut gérer des données complexes et des relations non linéaires. K-means clustering est un algorithme non supervisé utilisé pour le regroupement de données, pas la classification. PCA est une technique de réduction de dimensionnalité, non un classifieur. NTM est un algorithme non supervisé pour la modélisation de sujets dans des collections de documents textuels.