Klassifikatsiooniülesande

Klassifikatsiooniülesande puhul on tegemist masinõppe probleemiga, kus eesmärk on kategoriseerida sisendandmed eelnevalt määratletud klassidesse. See tähendab, et mudelile antakse andmeid ja selle ülesanne on tuvastada, millisesse kategooriasse iga andmeüksus kuulub. Näiteks võib klassifikatsiooniülesanne olla e-kirjade tuvastamine rämpspostiks või mitte-rünnaks, või piltide klassifitseerimine erinevate loomaliikide järgi.

Klassifikatsiooniülesandeid võib jagada kahte peamisse tüüpi: binaarne klassifikatsioon, kus on ainult kaks võimalikku klassi (nt jah/ei, hea/halb), ja mitmeklassiline klassifikatsioon, kus on kolm või enam võimalikku klassi. Levinud algoritmide hulka kuuluvad loogistiline regressioon, tugivektorid, otsustuspuud ja naiivne Bayes.

Klassifikatsioonimudelite hindamisel kasutatakse erinevaid meetrikuid, nagu täpsus, meeldetuletus, F1-skoor ja ROC-kõver. Need meetrikud aitavad hinnata mudeli jõudlust ja selle võimet teha õigeid ennustusi erinevate klasside osas. Klassifikatsiooniülesanded on fundamentaalsed paljudes rakendustes, alates meditsiinidiagnostikast ja finantspettuste tuvastamisest kuni looduskeele töötlemiseni.