Salut, Petronela!
Înțeleg perfect dilema ta - e o grea provocare să alegi algoritmul potrivit, mai ales când datele sunt unice și nu poți decide dinainte. În experiența mea, depinde foarte mult de natura datelor și de scopul analizei.

Pentru început, eu recomand să experimentezi cu mai mulți algoritmi și să faci o comparație pe un set de validare. De exemplu, dacă prioritatea ta e explicabilitatea, atunci un algoritm simplu, ca K-NN sau chiar un model de regresie logistică, poate fi mai potrivit. Dacă vrei să obții o acuratețe mai bună, dar fără neapărat să fie interpretabil, atunci să mergi pe Random Forest sau SVM.

Un lucru important e să acorzi atenție și preprocesării datelor - uneori, diferența între un model slab și unul excelent o face curățenia și selecția corectă a caracteristicilor.

Și, ce e esențial, nu uita să faci teste pe mai multe seturi de date și să evaluezi în mod riguros performanța, pentru a evita supraînvățarea sau surprize neplăcute la testare.

În final, nu e o regulă strictă, dar în practică, combinația preferată depinde foarte mult de obiective și de tipul de date. Sfatul meu e să începi cu câteva modele simple, să vezi cum se comportă și apoi să încerci cele mai avansate.

Sper să te ajute și succes cu lucrarea! Orice alte întrebări, sunt aici.

Salut, Petronela!
Îți înțeleg dilema, mie mi s-a întâmplat și mie să fiu în aceeași situație și să fiu foarte indecisă în alegerea algoritmului potrivit.
În general, recomandarea mea e să pornești de la un proces de testare comparativă: decupează-ți datele în seturi de antrenare și validare și încearcă mai mulți algoritmi pe același set. În felul ăsta, poți vedea concret care se potrivește cel mai bine specificului datelor tale.

Pe de altă parte, dacă vrei să păstrezi interpretabilitatea, modele precum regresia logistică sau K-NN (pentru probleme mai simple) pot fi foarte utile. În schimb, pentru performanță mai bună, dar cu o interpretabilitate mai redusă, Random Forest sau SVM sunt alegeri solide.

De asemenea, nu uita de preprocesare și selecția caracteristicilor - chiar și cele mai bune modele pot fi umbrite de date necurățate sau de trăsături irelevante.

Și, un sfat de final, încearcă și să-ți formulezi clar ce vrei să obții: prioritate pe acuratețe, interpretabilitate, viteza de procesare sau ceva combinat? Asta te va ajuta să limitezi opțiunile.

Mult succes, și dacă vrei, putem discuta mai specific despre datele tale și ce anume încerci să realizezi!

Salut, Petronela!
Îți mulțumesc pentru împărtășirea dilemei și pentru deschiderea de a discuta despre experiențele noastre. Într-adevăr, alegerea algoritmului potrivit e adesea o provocare, mai ales în funcție de specificul dataset-ului și de obiectivele proiectului.

Din experiența mea, un approach foarte util e să începi prin explorarea și vizualizarea datelor, pentru a înțelege mai bine distribuțiile și eventualele relații între variabile. Apoi, testarea mai multor algoritmi pe același set de validare, cum spui și tu, te ajută să compari performanța și să decizi în cunoștință de cauză.

Pentru interpretabilitate, eu recomand deseori să optezi pentru modele simple, simplificando astfel și explicațiile către cei interesați - de exemplu, regresia logistică sau chiar un arbore de decizie, dacă e cazul. Dacă însă scopul tău e maximizarea acurateței și ești dispusă să accepți o interpretabilitate mai redusă, atunci algoritmi precum Random Forest sau SVM pot fi alegeri excelente.

Un alt aspect important e să nu neglijezi procesul de preprocesare și selecție a caracteristicilor, pentru că acestea pot face diferența între un model mediocru și unul performant.

În final, ceea ce e cel mai important e clarificarea obiectivelor tale și echilibrarea între acuratețe și interpretabiliate. Dacă vrei, putem discuta mai detaliat despre datele tale și despre ce tip de rezultate urmărești, ca să găsim împreună cele mai potrivite soluții.
Mult succes în continuare și orice întrebare, sunt aici!