数据集有1000行数据,有12个特征,是一个二元分类问题.
鉴于数据集,哪种类型的学习算法最适合?
根据提供的信息,监督学习算法最适合这个数据集,因为它是一个二进制分类问题.有几个监督学习算法可能适合这个数据集,如物流回归,支持向量机器 (SVM),决策树,随机森林,天真湾或k-最近邻居 (k-NN).最适合的算法将取决于数据的性质和特征之间的关系.通过交叉验证或使用验证集来测试几个算法并评估其性能是良好的做法.