我在尝试寻找合适的机器学习算法。假设我有三列数据。每列数据都有一个二元结果（数据列属于（A组）分类或不属于），但是在我输入的每一组三列数据中，恰好只有一列属于A组。

我可以选择哪个算法每次都能选出三者中的最佳结果？我可以用决策树来做吗？

回答：

决策树，也就是ID3，可以适合这个简单的问题……最好的方法是用数据进行测试，看看它的输出预测。不过，ID3存在过拟合的问题

基本上，每个分类器在这个任务上都可以表现得很好，如果是线性可分的，甚至SVM也是一个不错的选择，我也建议尝试使用基本的神经网络，输出层有1/2个节点用于分类两个组

它们都通过各种包实现，并且使用起来相当简单（几乎任何编程语言都可以）