Как выбирается модель для проекта

Выбор модели зависит от задачи, данных и требований. Основные критерии:

1. Тип задачи: классификация, регрессия, кластеризация и т.д.
2. Размер данных: для небольших данных подойдут линейные модели (логистическая регрессия), для больших — ансамбли (XGBoost) или нейросети.
3. Интерпретируемость: если важны объяснения, выбираем линейные модели или деревья с ограниченной глубиной.
4. Производительность: учитываем скорость обучения и предсказания (например, LightGBM быстрее XGBoost).

Пример выбора для бинарной классификации:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

if interpretability_important:
    model = LogisticRegression()
else:
    model = RandomForestClassifier()

Всегда тестируем несколько моделей через кросс-валидацию и сравниваем метрики (AUC-ROC, F1 и т.д.).