Na základě datové sady, který typ učícího algoritmu je nejvhodnější?
Dataset obsahuje 1000 řádků dat se 12 funkcemi a jedná se o problém binární klasifikace.
Algoritmus Random Forest je vhodný pro tento dataset, protože je rychlý k trénování, dokáže zpracovat velké množství funkcí, lze ho použít jak pro klasifikační, tak regresní problémy a je odolný proti přeučení. Navíc schopnost algoritmu vyhodnotit důležitost každé funkce může pomoci identifikovat nejdůležitější funkce v datasetu. Také může poskytnout vhled do dat, který lze použít k dalším rozhodnutím o modelu a jeho parametrech.