Dato un insieme di dati di classificazione binaria, identificare un modello di apprendimento automatico adatto per questa attività.
Un modello di apprendimento automatico adatto per compiti di classificazione binaria sarebbe la Regressione Logistica. La Regressione Logistica è una tecnica comunemente utilizzata per compiti di classificazione binaria, in quanto produce una probabilità per ogni previsione e può essere utilizzata per costruire modelli interpretabili. Inoltre, funziona bene con dati numerici e categorici sia con che senza alcuna trasformazione. Inoltre, la Regressione Logistica può essere estesa con la regolarizzazione che aiuta a ridurre l'overfitting e migliora la stabilità del modello.