Una empresa quiere agrupar a los clientes en clases que indiquen si se darán de baja en los próximos seis meses. El conjunto de datos está etiquetado con resultados de baja/no baja. ¿Qué tipo de modelo de machine learning debería utilizarse?

La clasificación es el tipo de modelo de machine learning adecuado aquí porque el objetivo es predecir una categoría discreta (abandono/no abandono). Los datos ya están etiquetados con estos resultados, lo que indica un problema de aprendizaje supervisado. La regresión lineal se utiliza para predecir valores continuos, no categorías. El clustering es una técnica de aprendizaje no supervisado para agrupar datos sin etiquetas predefinidas. El aprendizaje por refuerzo implica un agente que aprende a tomar decisiones a través de la interacción con un entorno para maximizar una recompensa, lo cual no se aplica a este escenario de predicción de abandono.