Un modello di apprendimento automatico adatto per le attività di classificazione binaria sarebbe la regressione logistica. La regressione logistica è una tecnica comunemente utilizzata per le attività 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.
Dati alcuni dati di classificazione binaria, identificare un modello di apprendimento automatico adatto che può essere applicato a questa attività