自動化されたテストモデルでの分類予測問題を解決してください。
訓練データ： m = 100個、n = 8個の特徴量
目的変数： y = 0または1
使用される分類モデルは複数ありますが、次の傾向があります。ロジスティック回帰モデルは、関連する特徴量としてm個のトレーニングデータを使用して回帰モデルを訓練して、目的変数yが0または1に分類された場合の機能を提供します。サポートベクターマシンモデル、ニューラルネットワークモデル、隠れマルコフモデルなどを使用して、mサンプル中のnの特徴量を特定し、mサンプルのyの推定値を予測することもできます。