Вы — аналитик в сети кофеен. Нужно предсказать количество чашек кофе, которые будут проданы завтра в каждой точке, используя признаки (день недели, погода, акции, продажи за прошлые дни). Выберите все верные утверждения.

Решение:

Это задача прогнозирования количества проданных чашек кофе, что является числовым значением. Следовательно, это задача регрессии.

• Функция softmax обязательна для любой задачи прогнозирования продаж. — Неверно. Softmax используется для задач классификации, а не для регрессии.
• Для решения можно использовать дерево решений, настроенное как регрессор. — Верно. Деревья решений могут использоваться как для классификации, так и для регрессии.
• Это задача классификации, потому что число продаж — дискретное. — Неверно. Хотя количество продаж дискретно, оно может принимать большое количество значений, что делает его подходящим для регрессии, а не классификации (которая обычно предполагает ограниченное число классов).
• Для оценки качества можно использовать метрику MSE (среднеквадратичная ошибка). — Верно. MSE является стандартной метрикой для оценки качества моделей регрессии.
• Это задача регрессии, так как предсказывается числовое значение. — Верно. Прогнозирование количества чашек кофе — это предсказание непрерывного (или дискретного, но с большим диапазоном) числового значения.

Ответ: Для решения можно использовать дерево решений, настроенное как регрессор.; Для оценки качества можно использовать метрику MSE (среднеквадратичная ошибка).; Это задача регрессии, так как предсказывается числовое значение.