Klassifikatsiooniülesanne

Klassifikatsiooniülesanne, tuntud ka kui klassifitseerimisülesanne, on masinõppe probleem, kus eesmärgiks on määrata sisendandmete kategooria või klass. Selle ülesande tulemuseks on diskreetne väljund, mis erinevalt regressioonülesannetest, kus ennustatakse pidevat väärtust, kuulub eelnevalt määratletud rühmade hulka. Klassifitseerimisülesanded on laialt levinud paljudes rakendustes, sealhulgas pildituvastuses, tekstianalüüsis, spam-filtrites ja meditsiinidiagnostikas.

Näiteks, kui eesmärk on eristada e-kirju, mis on spämmi ja mis mitte, siis iga e-kiri on sisend ja kaks võimalikku klassi on "spämmi" ja "mitte spämmi". Samamoodi, kui pildituvastusülesanne eesmärgiks on tuvastada, kas pildil on kass või koer, siis pilt on sisend ja klassid on "kass" ja "koer".

Klassifikatsiooniülesannete lahendamiseks kasutatakse erinevaid algoritme, nagu loogistlik regressioon, tugivektor masinad (SVM), otsustuspuud, juhuslikud metsad ja neurovõrgud. Nende algoritmide eesmärk on õppida andmetest muster, mis võimaldab uusi, varem nägemata andmeid õigesti klassifitseerida. Algoritmi valik sõltub andmete iseloomust, ülesande keerukusest ja soovitud täpsusest. Klassifikatsioonimudelite hindamiseks kasutatakse mitmeid meetrikaid, nagu täpsus (accuracy), presiisus (precision), kaetus (recall) ja F1-skoori.