В ML вы не можете полагаться на одну модель, попробуйте каждую модель, которую вы можете попробовать, и выберите, которая дает наилучший результат.Я обычно начинаю с простой модели, такой как Ridge , Логистическая регрессия , Эластичная сеть , SVM и т. Д., Которая все еще работает очень хорошо.затем я изучаю модели на основе дерева и градиентного усиления.
Если у вас есть функции продукта / пользователя, тогда вы можете попробовать KNN модель с теми функциями, которые находят k-подобных соседей.
Кроме того, если вы хотите посмотреть в систему рекомендаций , , эта может оказаться полезной.По рекомендации продукта, эти модели работают довольно хорошо.