input: Az adatkészlet 1000 sornyi adatot tartalmaz 12 jellemzővel, és bináris osztályozási problémáról van szó.
instruction: Milyen típusú tanulási algoritmus a legalkalmasabb az adathalmaz ismeretében?
output: A megadott információk alapján egy felügyelt tanulási algoritmus lenne a legalkalmasabb erre az adathalmazra, mivel ez egy bináris osztályozási probléma. Számos felügyelt tanulási algoritmus létezik, amely alkalmas lehet erre az adathalmazra, például a logisztikus regresszió, a támogató vektoros gépek (SVM), a döntési fák, a Random Forest, a Naive Bayes vagy a k-Nearest Neighbors (k-NN). A legmegfelelőbb algoritmus az adatok jellegétől és a jellemzők közötti kapcsolatoktól függ. Jó gyakorlat néhány algoritmust kipróbálni, és teljesítményüket kereszthitelesítéssel vagy validációs halmaz használatával értékelni, hogy meghatározzuk az adathalmazhoz legjobban illeszkedő algoritmust.