У вас есть размеченный набор данных из 1200 продуктов, каждый из которых описан 15 числовыми признаками (название, размеры, вес, цена и т. д.) и отнесен к одному из шести категориальных классов продуктов. Какая модель наиболее подходит для классификации новых продуктов с использованием этого набора данных?

XGBoost — это мощный и эффективный алгоритм градиентного бустинга, который хорошо подходит для задач табличной классификации, особенно когда количество признаков невелико (15 признаков) и количество классов умеренное (6 классов). Параметр objective = multi:softmax явно указывает на многоклассовую классификацию. Глубокая свёрточная нейронная сеть (CNN) обычно используется для обработки изображений или других данных с пространственной структурой, а не для табличных данных с числовыми признаками. Регрессионный лес предназначен для задач регрессии (предсказания непрерывных значений), а не для классификации категориальных классов. DeepAR — это модель прогнозирования временных рядов, которая не подходит для классификации продуктов.