Una empresa tiene etiquetas históricas que indican si los clientes requirieron soporte a largo plazo. Necesitan un modelo de ML para predecir si los nuevos clientes requerirán soporte a largo plazo. ¿Qué enfoque de modelado es apropiado?

La regresión logística es el enfoque más apropiado porque el objetivo es predecir una variable binaria (si un cliente requerirá soporte a largo plazo o no). La regresión logística modela la probabilidad de que una instancia pertenezca a una de dos clases. Detección de anomalías se utiliza para identificar puntos de datos inusuales que se desvían significativamente de la mayoría. Regresión lineal se usa para predecir un valor numérico continuo. Segmentación semántica es una técnica de visión por computadora que clasifica píxeles en una imagen para asociarlos con una clase. Ninguna de estas opciones es adecuada para una predicción de clasificación binaria.