Итак, давайте разбираться, какой из ответов правильный.
Последние два варианта отпадают сразу - ни тот, ни другой формально не созданы для задач классификации. Наиболее важным фактором для выбора из двух оставшихся является сложность модели. На пяти фичах нейросеть с гораздо большей вероятностью переобучится, чем более неприхотливая логистическая регрессия.
Безусловно, в этой задаче не указано много деталей. Выбор подходящего классификатора - в том числе из тех, которые не указаны в нашем опросе - всегда определяется тонкими деталями поведения наших данных и строгой валидацией эффективности моделей. На курсе START ML мы можем научить вас это делать!
Последние два варианта отпадают сразу - ни тот, ни другой формально не созданы для задач классификации. Наиболее важным фактором для выбора из двух оставшихся является сложность модели. На пяти фичах нейросеть с гораздо большей вероятностью переобучится, чем более неприхотливая логистическая регрессия.
Безусловно, в этой задаче не указано много деталей. Выбор подходящего классификатора - в том числе из тех, которые не указаны в нашем опросе - всегда определяется тонкими деталями поведения наших данных и строгой валидацией эффективности моделей. На курсе START ML мы можем научить вас это делать!