Какая модель машинного обучения подойдёт для задачи? и есть ли альтернативы МО? Есть задача: из года в год человек проходит один и тот же тест. Тест не меняется, вопросы остаются теми же. В вопросе есть несколько ответов, и только один ответ правильный. Задача: предсказать, правильно ли человек ответит на конкретный вопрос основываясь на его ответах в прошлом.
Предполагаю что линейная регрессия подходит для этой задачи, но могу ошибаться, т.к. опыта в машинном обучении не имею, и вообще эта идея навязана.
Возможно есть какие-либо другие подходы для решения данной или похожих задач?

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

Для данной задачи также можно использовать модель классификации, так как предсказывается категориальный ответ (правильно/неправильно). К примеру, можно попробовать использовать методы классификации, такие как логистическая регрессия, метод ближайших соседей, деревья решений, случайный лес и т.д.

Также можно попробовать использовать модели на основе рекуррентных нейронных сетей (RNN), которые хорошо подходят для анализа последовательных данных. RNN могут учитывать контекст ответов на предыдущие вопросы при предсказании ответа на текущий вопрос.

Таким образом, помимо линейной регрессии, у вас есть альтернативы для решения данной задачи, которые возможно могут показать более хорошие результаты. Важно попробовать несколько различных моделей и методов, чтобы определить, какой из них лучше подходит для конкретной задачи.