Кадом моделро барои вазифаи тақсими дугона (векторҳо аз R^n, тамғалар 0 ва 1) интихоб мекунед? Сабабро шарҳ диҳед.

Для задачи бинарной классификации с входными векторами из (\mathbb{R}^n) и метками 0 и 1 часто выбирают логистическую регрессию. Она проста в реализации, интерпретируема и хорошо работает на линейно разделимых данных. Логистическая регрессия моделирует вероятность принадлежности к классу 1 через сигмоидальную функцию от линейной комбинации признаков.

Если данные сложнее и имеют нелинейные зависимости, можно использовать более сложные модели, например, случайный лес или нейронные сети. Но для базового случая и интерна логистическая регрессия — хороший старт.

Пример на Python с использованием sklearn:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Где X_train — матрица признаков, y_train — метки классов.