Question
In data analytics, which algorithm is commonly used for
predictive modeling when the target variable is categorical?┬а ┬а ┬а┬аSolution
A decision tree is a popular algorithm for predictive modeling when the target variable is categorical. It splits the dataset into branches based on feature values, leading to predictions that classify the data into categories. Decision trees are simple to understand, interpret, and can handle both categorical and continuous input features. Why Other Options are Wrong: a) Linear regression is used for continuous target variables, not categorical ones. b) K-means clustering is an unsupervised learning algorithm for grouping data, not for classification. d) PCA is a dimensionality reduction technique, not a predictive modeling algorithm. e) SVD is a matrix factorization technique used in data reduction, not in classification tasks.
рдирд┐рдореНрдирд▓рд┐рдЦрд┐рдд рдореЗрдВ рд╕реЗ рдХреМрди рд╕рд╛ рд╡рд╛рдХреНрдп рд╢реБрджреНрдз рд╣реИ?
рдЬрд┐рд╕ рд╕рдорд╛рд╕ рдореЗрдВ рджреЛрдиреЛрдВ рдкрджреЛрдВ рдХреЗ рдорд╛рдзреНрдпрдо рд╕реЗ рдПрдХ рд╡рд┐рд╢реЗрд╖ (рддреАрд╕рд░реЗ) рдЕрд░реНрде рдХ...
рджрд┐рдП рдЧрдП рд╡рд╛рдХреНрдп рдХреНрд░рдо рд╕рд╣реА рдирд╣реАрдВ рд╣реИрдВред рдЙрдирдХреЗ рд╕рд╣реА рдХреНрд░рдо рдХреЗ рдЪрд╛рд░ рд╡рд┐рдХрд▓реНя┐╜...
рд╡реНрдпреБрддреНрдкрддреНрддрд┐ рдХреЗ рдЖрдзрд╛рд░ рдкрд░ рд╕рдВрдЬреНрдЮрд╛ рдХреЗ рдХрд┐рддрдиреЗ рднреЗрдж ┬а рд╣реЛрддреЗ рд╣реИрдВ ?
'рдЬрд┐рд╕ рдкрд░ рдЕрднрд┐рдпреЛрдЧ рд▓рдЧрд╛рдпрд╛ рдЧрдпрд╛ рд╣реЛ' рд╡рд╛рдХреНрдпрд╛рдВрд╢ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдПрдХ рд╢рдмреНрдж рд╣реЛрдЧрд╛:
рд╡рд╛рдХреНрдп рдХреЗ рдЕрд╢реБрджреНрдз рднрд╛рдЧ рдХрд╛ рдЪрдпрди рдХреАрдЬрд┐рдП тАУ
рд╣рд┐рдВрджреА рд▓рд┐рдкрд┐ ( A)/ рдХреЗ рд╡рд░реНрдг ...
'рдЖрдХрд░реНрд╖рдХ' рдХрд╛ рд╕рдВрдзрд┐ рд╡рд┐рдЪреНрдЫреЗрдж рд╣реЛрдЧрд╛ тАУ
рдХреВрд▓рди рдореЗрдВ рдХреЗрд▓рд┐ рдореЗрдВ рдХрдЫрд╛рд░рди рдореЗрдВ рдХреБрдВрдЬрди рдореЗрдВ рдХреНрдпрд╛рд░рд┐рди рдореЗрдВ рдХрд▓рд┐рдд рдХрд▓реА...
рд▓реАрд▓рд╛ рдХрд╛ рд╡рд┐рд╕реНрддрд╛рд░ рд░реВрдк рдХреНрдпрд╛ рд╣реИ ?
рддреАрдиреЛрдВ рдХрд╛рд▓ рдХреЛ рдЬрд╛рдирдиреЗ рд╡рд╛рд▓рд╛-