Mając pewne dane klasyfikacyjne binarne, należy zidentyfikować odpowiedni model uczenia maszynowego, który może zostać zastosowany w celu wykonania tego zadania.
Odpowiednim modelem uczenia maszynowego do zadań klasyfikacji binarnej byłaby Regresja Logistyczna. Regresja Logistyczna to powszechnie stosowana technika do zadań klasyfikacji binarnej, ponieważ generuje prawdopodobieństwo dla każdej predykcji i może być urzywana do budowania interpretowalnych modeli. Ponadto, działa dobrze zarówno z danymi numerycznymi, jak i kategorycznymi, zarówno z transformacją, jak i bez niej. Dodatkowo, Regresja Logistyczna może być rozszerzona o regolaryzację, która pomaga w redukcji nadmiernego dopasowania i poprawia stabilność modelu.