Выбор оптимального алгоритма интеллектуального анализа данных для конкретной задачи может быть сложным. 1 Для выполнения одной и той же задачи можно использовать различные алгоритмы, при этом каждый из них может выдавать разный результат. 1

Некоторые факторы, которые стоит учесть при выборе алгоритма:

• Тип задачи. 2 Например, для классификации нужно определить категорию или класс для каждого варианта, а для регрессии — найти шаблоны для определения числового значения. 2
• Свойства данных. 2 Для анализа качественных данных высокого уровня (полных, точных, своевременных) подойдут одни алгоритмы, а для некачественных (отсутствующих, неточных или бесполезных) — другие. 4
• Объём и структура данных. 4 Алгоритмы, используемые для построения моделей на сверхбольших базах данных, должны быть масштабируемыми. 4

Также при выборе алгоритма стоит учитывать, что каждый из них имеет свои сильные и слабые стороны, представляет информацию по-разному и отличается по сложности и способам представления входных данных. 2

Для выбора оптимального алгоритма рекомендуется обратиться к специалисту.