Klassifikationsmodelle

Klassifikationsmodelle sind Modelle des maschinellen Lernens, die Eingabedaten einer oder mehreren Klassen zuordnen. In der Regel handelt es sich um überwacht trainierte Modelle, bei denen Trainingsdaten aus Merkmalen und der Zielklasse bestehen. Ziel ist es, für neue Instanzen die passende Klasse vorherzusagen. Klassifikationen können binär oder mehrstufig sein; auch Multi-Class- oder Multi-Label-Klassifikation ist möglich.

Typische Algorithmen umfassen logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machines sowie neuronale Netze. Je nach Problem und Datencharakter ergeben sich unterschiedliche Leistungs- und Interpretationsaspekte.

Vorbereitung umfasst Merkmalsextraktion, Normalisierung oder Standardisierung und ggf. den Umgang mit fehlenden Werten. Das Training erfolgt mit Trainingsdaten; Validierung durch Cross-Validation oder eine Aufteilung in Training-/Validierungs-/Test-Sets. Die Hyperparameter werden oft über Suchstrategien optimiert. Modelle können reguliert werden, um Überanpassung zu vermeiden.

Leistungskennzahlen umfassen Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und ROC-AUC; eine Konfusionsmatrix liefert weitere Einsichten. Die Kalibrierung misst, wie gut vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten mit beobachteten Anteilen übereinstimmen.

Herausforderungen sind Datenverzerrungen, Klassenungleichgewicht, Overfitting, Interpretierbarkeit und Datenschutz. Anwendungen finden sich in Medizin, Spam- und Betrugserkennung, Kreditwürdigkeitsbeurteilung, Text- und Bildklassifikation.

Der Einsatz von Klassifikationsmodellen erfordert sorgfältige Modellwahl, Evaluierung und Transparenz. Gute Praxis umfasst Preprocessing, Feature Engineering, regelmäßige Evaluation und Dokumentation der Entscheidungslogik bei erklärungsbedürftigen Modellen.