最佳的分类机器学习技术取决于问题背景、数据特征和实际约束。常见的选择包括逻辑回归、决策树、支持向量机 (SVM) 和神经网络。例如，逻辑回归对于线性可分数据有效，并提供可解释的系数，而决策树可以很好地处理非线性关系和分类特征。支持向量机通过找到最佳决策边界，在高维数据（如文本分类）中表现良好。神经网络擅长处理复杂的模式，如图像或语音识别，但需要大型数据集和计算资源。选择的关键在于平衡准确性、可解释性、训练时间和资源可用性。
对于结构化数据，随机森林或梯度提升（例如，XGBoost、LightGBM）等集成方法通常优于单一模型。这些技术结合了多个弱学习器，以减少过度拟合并提高泛化能力。例如，随机森林汇总了来自大量决策树的预测，使其对噪声和异常值具有鲁棒性。梯度提升按顺序纠正先前模型的错误，从而在竞赛和现实世界应用（如欺诈检测）中实现高精度。这些方法在处理包含混合特征类型（数值、分类）和中等数据集大小的表格数据时尤其有用。与深度学习模型相比，它们也需要更少的超参数调整，使其对许多开发人员来说很实用。
对于非结构化数据（图像、文本、音频），卷积神经网络 (CNN) 或基于 Transformer 的模型（例如，BERT）等深度学习架构是最先进的。 卷积神经网络自动学习图像中的空间层次结构，使其非常适合医学图像分类等任务。具有注意力机制的 Transformer 主导着自然语言处理任务，例如情感分析。然而，这些模型需要大量的计算能力、大型标记数据集和调整架构的专业知识。在数据或计算资源有限的情况下，更简单的模型或迁移学习（使用预训练模型，如 ResNet 或 GPT）可能更实用。始终使用精确率-召回率或 F1 分数等指标验证性能，并根据特定领域的要求进行迭代。