¿Qué algoritmo de clasificación usar?

Al igual que para los modelos de regresión, primero es necesario averiguar si el problema es lineal o no.

Si el problema es lineal, se debiera optar por la Regresión Logística o SVM.

Si el problema no es lineal, podría escoger entre k-NN, Naive Bayes, Árbol de Decisión o Bosque Aleatorio.

• Regresión Logística o Naive Bayes cuando se desea predecir la clase en base a su probabilidad si el problema es lineal. Naive Bayes si su problema no es lineal.
• SVM cuando se desee predecir a qué segmento pertenecen sus clientes. Los segmentos pueden ser de cualquier tipo, por ejemplo, algunos segmentos de mercado que se hubieran identificado previamente a través de agrupación.
• Árbol de decisión cuando desee tener una interpretación clara de los resultados de su modelo. Este algoritmo permite generar reglas de decisión.
• Bosque Aleatorio cuando se busca un alto rendimiento con menos necesidad de interpretación.

Fuente: SuperDataScience.com