 Compte tenu de l'ensemble de données, quel type d'algorithme d'apprentissage est le mieux adapté ?
 L'ensemble de données comporte 1000 lignes de données avec 12 caractéristiques et est un problème de classification binaire.
Un algorithme de forêt aléatoire convient à cet ensemble de données, car il est rapide à former, peut gérer un grand nombre de fonctionnalités, peut être utilisé à la fois pour les problèmes de classification et de régression et résiste au surajustement. De plus, la capacité de l'algorithme à évaluer l'importance de chaque caractéristique peut aider à identifier les caractéristiques les plus importantes dans l'ensemble de données. Il peut également fournir un aperçu des données, qui peuvent être utilisées pour prendre d'autres décisions concernant le modèle et ses paramètres.