Dato il dataset, quale tipo di algoritmo di apprendimento è più adatto?
Il dataset ha 1000 righe di dati con 12 caratteristiche ed è un problema di classificazione binaria.
Un algoritmo Random Forest è adatto per questo dataset, perché è veloce da addestrare, può gestire un grande numero di funzionalità, può essere utilizzato sia per problemi di classificazione che di regressione ed è resistente all'overfitting. Inoltre, la capacità dell'algoritmo di valutare l'importanza di ogni funzionalità può aiutare a identificare le funzionalità più importanti nel dataset. Può anche fornire una visione dei dati, che può essere utilizzata per prendere ulteriori decisioni sul modello e sui suoi parametri.