On suppose qu’après application de Kmeans on a obtenu une partition P composée de deux clusters C1 et C2 comme le montre le tableau ci-dessous.

En utilisant l’algorithme des k plus proches voisins (kNN) avec k=3 et la distance de Manhattan, déterminer à quelle classe appartient le client 6 (Age = 35, Dépense annuelle = 25)

Quel est la partition résultant de la 1ère itération de l'algorithme Kmeans, en utilisant la distance de Manhattan et en choisissant comme centroides les clients 1 et 2.

En utilisant le graphique suivant résultant de l’application de la méthode du coude au jeu de données ci-dessus, quel est le nombre de clusters optimal pour appliquer l’algorithme Kmeans?

What does recall refer to in classification?

How does a decision tree work?

Suppose your classification model predicted true for a class which actual value was false. Then this is a

False negatives are

Which one is a classification algorithm?

Which of the following evaluation metrics can be used for Regression?

With the help of a confusion matrix, we can compute