Une entreprise souhaite regrouper ses clients en classes indiquant s'ils vont résilier leur abonnement au cours des six prochains mois. L'ensemble de données est étiqueté avec les résultats de résiliation/non-résiliation. Quel type de modèle d'apprentissage automatique doit être utilisé ?

La classification est le type de modèle d'apprentissage automatique approprié car l'objectif est de prédire une catégorie discrète (résiliation ou non-résiliation). La régression linéaire est utilisée pour prédire une valeur numérique continue, ce qui n'est pas le cas ici. Le clustering est une technique d'apprentissage non supervisé utilisée pour trouver des groupes dans des données non étiquetées, alors que l'ensemble de données est ici étiqueté. L'apprentissage par renforcement est utilisé pour entraîner un agent à prendre des décisions séquentielles dans un environnement, ce qui ne correspond pas au problème posé.