Ele busca encontrar a melhor linha de separação entre as classes.

Ele classifica um ponto com base nos k pontos mais próximos em termos de distância.

Ele utiliza uma função sigmoide para prever a classe de um ponto.

Ele utiliza um modelo linear para determinar a classe de um ponto.

Ele aplica boosting para melhorar a precisão do modelo.