Klassifitseerimistõenäosus
Klassifitseerimistõenäosus viitab tõenäosusele, et antud sisend või objekt kuulub teatud klassi. Masinõppe ja statistika valdkonnas on see fundamentaalne mõiste, mis võimaldab mudeleid teha prognoose ja otsuseid. Klassifitseerimisülesannetes, nagu näiteks piltide tuvastamine või rämpposti filtreerimine, antakse mudelile sisend ja see väljastab tõenäosused erinevatele eelmääratletud klassidele.
Näiteks, kui klassifitseerimismudel analüüsib pilti, võib see väljastada järgmised klassifitseerimistõenäosused: "kass" 85%, "koer" 10%, "lind" 5%.
Klassifitseerimistõenäosuste arvutamiseks kasutatakse erinevaid algoritme, sealhulgas logistiline regressioon, tugivektorid (SVM) ja neurovõrgud. Nende algoritmide eesmärk on
Klassifitseerimistõenäosuste mõistmine on oluline mudeli jõudluse hindamisel. Näiteks, usaldusväärsus (precision) ja mälu (recall) on metrikad, mis