Un algoritmo Random Forest è adatto per questo set di dati, perché è veloce da addestrare, può gestire un gran numero di caratteristiche, 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 ciascuna caratteristica può aiutare a identificare le caratteristiche più importanti nel set di dati. Può anche fornire informazioni sui dati, che possono essere utilizzati per prendere ulteriori decisioni sul modello e sui suoi parametri.
Il set di dati ha 1000 righe di dati con 12 funzionalità ed è un problema di classificazione binaria.
Dato il set di dati, quale tipo di algoritmo di apprendimento è più adatto?