 ระบุข้อมูลการจำแนกประเภทไบนารีบางส่วน ระบุโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่เหมาะสมซึ่งสามารถนำไปใช้กับงานนี้ได้
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่เหมาะสมสำหรับงานการจำแนกประเภทไบนารีคือ Logistic Regression การถดถอยโลจิสติกเป็นเทคนิคที่ใช้กันทั่วไปสำหรับงานจำแนกประเภทไบนารี เนื่องจากวิธีนี้สร้างความน่าจะเป็นสำหรับการทำนายแต่ละครั้ง และสามารถใช้สร้างแบบจำลองที่ตีความได้ นอกจากนี้ยังทำงานได้ดีกับข้อมูลที่เป็นตัวเลขและหมวดหมู่ทั้งที่มีและไม่มีการแปลงใดๆ นอกจากนี้ยังสามารถขยาย Logistic Regression ด้วยการทำให้เป็นมาตรฐานซึ่งช่วยลดการโอเวอร์ฟิตและปรับปรุงความเสถียรของโมเดล