Klassifikationsmetoder
Klassifikationsmetoder är statistiska och maskininlärningsbaserade tekniker som används för att tilldela observationer till fördefinierade klasser baserat på deras attribut. De används inom många områden, såsom medicinsk diagnostik, finans, textanalys och bildigenkänning. Vanligtvis byggs metoderna runt övervakad inlärning där träningsdata innehåller rätt etiketter; osupervisade eller semistrukturerade angreppssätt används ibland för förberedelse eller som del av en större pipeline.
Vanliga algoritmer inkluderar logistisk regression, besluts- och regressionsträd, k-nearest neighbors, Naiv Bayes, stödvektormaskiner, random forest, gradient
Datan måste ofta förberedas genom funktionsteknik, skalning och hantering av saknade värden. Modellval och hyperparameterjustering görs
Praktiska tillämpningar omfattar automatiserad sjukvårdsdiagnostik, kreditriskbedömning, textklassificering och bildigenkänning. Tolkbarhet och ansvarstagande är viktiga överväganden, särskilt
Sammanfattningsvis utgör klassifikationsmetoder en bred uppsättning tekniker som syftar till korrekt klassificering av data genom noggrann