Klasifik

Klasifik, dalam konteks ilmu komputer dan statistik, adalah proses menyerahkan objek kepada satu atau lebih kategori yang telah ditetapkan berdasarkan ciri-ciri yang diamati. Tujuan utama klasifik adalah membangun model yang dapat mengubah data input menjadi label kelas yang akurat pada contoh yang belum pernah dilihat sebelumnya. Klasifikasi termasuk dalam bidang pembelajaran terawasi, di mana data pelatihan berlabel.

Algoritme klasifikasi mencakup berbagai pendekatan. Contoh yang umum adalah regresi logistik, pohon keputusan, hutan acak, k-nearest neighbors, mesin vector dukung, dan jaringan saraf. Teknik ensemble seperti boosting dan bagging sering meningkatkan kinerja. Pra-pemrosesan meliputi normalisasi atau standardisasi, pengkodean variabel kategorikal, penanganan data tidak seimbang, serta seleksi fitur untuk mengurangi kompleksitas.

Evaluasi kinerja klasifikasi dilakukan dengan pembagian data menjadi pelatihan dan pengujian, sering menggunakan cross-validation. Metrik yang biasa dipakai meliputi akurasi, presisi, recall, F1-score, serta kurva ROC-AUC. Matriks kebingungan membantu menggambarkan bagaimana model mengelompokkan setiap kelas dan jenis kesalahan yang terjadi.

Aplikasi klasifikasi luas, meliputi filtrasi spam, diagnosa medis, pengenalan gambar dan suara, analisis sentimen, deteksi penipuan, serta penilaian risiko kredit. Keterbatasan umum mencakup kebutuhan data berlabel berkualitas tinggi, risiko overfitting, bias dan drift konsep, serta tantangan interpretabilitas pada beberapa model yang lebih kompleks.

Klasifikasi merupakan konsep inti dalam banyak disiplin ilmu, dengan variasi penerapan yang disesuaikan dengan domain masalah dan sumber daya yang tersedia. Dalam bahasa Indonesia, istilah terkait sering menggunakan kata klasifikasi atau klasterisasi sebagai bagian dari gambaran umum tentang pengelompokan objek berdasarkan kemiripan fitur.