 À partir de données de classification binaires, identifiez un modèle d'apprentissage automatique approprié pouvant être appliqué à cette tâche
 Un modèle d'apprentissage automatique approprié pour les tâches de classification binaire serait la régression logistique. La régression logistique est une technique couramment utilisée pour les tâches de classification binaire, car elle produit une probabilité pour chaque prédiction et peut être utilisée pour créer des modèles interprétables. De plus, cela fonctionne bien avec des données numériques et catégorielles avec et sans aucune transformation. De plus, la régression logistique peut être étendue avec une régularisation qui aide à réduire le surajustement et améliore la stabilité du modèle.