Bir şirket, müşterileri kredileri geri ödeme olasılıklarına göre sıralamak için SageMaker yerleşik bir algoritma kullanmalıdır. Bu denetimli sıralama/sınıflandırma görevi için hangi yerleşik algoritma kullanılmalıdır?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: XGBoost.
Neden bu cevap
XGBoost, hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için uygun, denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Müşterilerin kredi geri ödeme olasılıklarını tahmin etmek, denetimli bir sınıflandırma problemidir ve XGBoost, yüksek performansıyla bu tür sıralama görevleri için idealdir. K-means clustering, denetimsiz bir kümeleme algoritmasıdır ve veri noktalarını gruplandırmak için kullanılır, sınıflandırma veya sıralama yapmaz. Principal Component Analysis (PCA), boyut indirgeme için kullanılan denetimsiz bir algoritmadır. Neural Topic Model (NTM) ise metin verilerindeki gizli konuları keşfetmek için kullanılan denetimsiz bir algoritmadır ve kredi geri ödeme tahmini için uygun değildir.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez