Компания хочет сгруппировать клиентов по классам, указывающим, уйдут ли они в течение следующих шести месяцев. Набор данных размечен результатами оттока/неоттока. Какой тип модели машинного обучения следует использовать?

Компания хочет предсказать, уйдут ли клиенты (отток) или останутся (неотток), что является задачей прогнозирования дискретных категориальных меток. Это классический пример задачи классификации, где модель учится сопоставлять входные данные с предопределенными классами. Линейная регрессия используется для прогнозирования непрерывных значений, а не категориальных меток. Кластеризация — это метод обучения без учителя, используемый для обнаружения скрытых групп в неразмеченных данных, а не для прогнозирования предопределенных классов. Обучение с подкреплением используется для обучения агентов принятию решений в интерактивной среде для максимизации вознаграждения, что не соответствует данной задаче прогнозирования оттока.