KNN - это самый базовый алгоритм машинного обучения, который можно параметризировать и реализовывать, но, как на него ссылается @etov, вероятно, будет опережать SVM из-за небольших объемов данных обучения.Было также отмечено, что ANN ограничены недостаточными данными обучения.Тем не менее, KNN делает наименьшее количество предположений относительно ваших данных, за исключением того, что точные обучающие данные должны образовывать относительно дискретные кластеры.ANN и SVM общеизвестно трудны для параметризации, особенно если вы хотите повторить процесс с использованием нескольких наборов данных и полагаться на определенные предположения, такие как то, что ваши данные линейно разделимы (SVM).
Я бы также рекомендовал RandomАлгоритм лесов, поскольку он прост в реализации и относительно нечувствителен к размеру обучающих данных, но я бы не советовал использовать очень малые размеры обучающих данных.
Модуль scikit-learn содержит эти алгоритмы и способен справляться с большимиразмеры тренировочных данных, чтобы вы могли увеличить количество выборок обучающих данных.лучший способ узнать наверняка - это исследовать их самостоятельно, как предлагает @ etov