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