我有以下已经标准化的数据：
- 客户ID
- 客户年龄
- 客户位置
- 房主
- 汽车谷
- 风险因素
- 已婚
- 包装一个
- 包 b
- 包c
基于以上所有因素，我想预测哪些包；无论是 A、B 还是 C，客户都可能购买。
但是，我有点迷失在选择的海洋中。有许多训练方法，例如线性感知器、遗传算法、时间序列预测、自动关联网络等等。
我怎么知道哪一个最适合解决这种有多个输出的问题？
编辑：
我的问题是基于这样一个假设，即对于这个特定场景有一个最佳策略，因为我知道某些算法在某些场景中使用得更频繁，例如遗传算法经常在手写识别程序中使用。