با توجه به مجموعه داده، چه نوع الگوریتم یادگیری مناسب‌تر است؟
مجموعه داده دارای ۱۰۰۰ ردیف داده با ۱۲ ویژگی است و یک مسئله طبقه‌بندی دودویی است.
بر اساس اطلاعات ارائه شده، یک الگوریتم یادگیری با نظارت برای این مجموعه داده مناسب‌تر است زیرا یک مسئله طبقه‌بندی دودویی است. چندین الگوریتم یادگیری با نظارت وجود دارد که می‌تواند برای این مجموعه داده مناسب باشد مانند رگرسیون لجستیک، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، درختان تصمیم، جنگل تصادفی، بیز ساده یا k-نزدیکترین همسایه (k-NN). مناسب‌ترین الگوریتم به ماهیت داده‌ها و روابط بین ویژگی‌ها بستگی خواهد داشت. یک روش خوب این است که چند الگوریتم را امتحان کنید و عملکرد آنها را از طریق اعتبارسنجی متقابل یا با استفاده از یک مجموعه اعتبارسنجی ارزیابی کنید تا بهترین الگوریتم را برای مجموعه داده تعیین کنید.