BUAN201-UGSEM4B-2024/25S2-Data Mining for Business Intelligence
Шукаєте відповіді та рішення тестів для BUAN201-UGSEM4B-2024/25S2-Data Mining for Business Intelligence? Перегляньте нашу велику колекцію перевірених відповідей для BUAN201-UGSEM4B-2024/25S2-Data Mining for Business Intelligence в lms.flame.edu.in.
Отримайте миттєвий доступ до точних відповідей та детальних пояснень для питань вашого курсу. Наша платформа, створена спільнотою, допомагає студентам досягати успіху!
Given the model output:
| Coefficient | Estimate |
|---|---|
| Intercept | -6.9315 |
| Visits | 2.0794 |
Which mathematical function does logistic regression use to convert linear output into a probability?
In the equation of a linear regression model: what does the y = mx + b
In the context of the dataset:
| Visits | Bought |
|---|---|
| 1 | 0 |
| 2 | 0 |
| 3 | 1 |
| 4 | 1 |
| 5 | 1 |
What does the intercept (-6.9315) in the logistic regression model represent?
Which metric is most commonly used to evaluate a logistic regression model?
If you use this R code:
emp_data <- data.frame(ID = c(101,102,103), Name = c("John","Sara","Mike"), Salary = c(50000,60000,55000))
high_salary <- subset(emp_data, Salary > 55000)
print(high_salary$Name)
What will be the output?
Which of the following functions can be used to combine two vectors element-wise in R?
What would be the output of this R snippet?
prices <- c(2.5, 3.0, 1.8, 4.2)
discount_prices <- prices * 0.9
print(discount_prices)
Хочете миттєвий доступ до всіх перевірених відповідей на lms.flame.edu.in?
Отримайте необмежений доступ до відповідей на екзаменаційні питання - встановіть розширення Crowdly зараз!