Klassifitseerimistõenäosusi

Klassifitseerimistõenäosused viitavad sellele, kui suure tõenäosusega kuulub üks teatud objekt või andmepunkt ühte või mitmesse eelnevalt määratletud kategooriasse või klassi. Need tõenäosused on fundamentaalsed mitmesugustes masinõppe ja statistika valdkondades, eriti klassifitseerimisülesannetes.

Klassifitseerimisalgoritmid, nagu logistiline regressioon, tugi-vektor-masinad (SVM) või sügavad neurovõrgud, töötavad sageli selle nimel, et hinnata iga potentsiaalse klassi tõenäosust. Näiteks pildituvastusülesandes, kus eesmärk on tuvastada, kas pildil on kass või koer, väljastaks klassifitseerimismudel tõenäosuse, et pilt kujutab kassi, ja tõenäosuse, et see kujutab koera.

Tavaliselt väljendatakse klassifitseerimistõenäosusi numbrina vahemikus 0 ja 1, kus 1 tähistab täielikku kindlustunnet ja 0 tähistab täielikku ebakindlust. Summa kõigi potentsiaalsete klasside tõenäosustest on sageli 1, mis tagab, et kõik võimalused on arvesse võetud.

Nende tõenäosuste kasutamine võimaldab mitte ainult teha otsuseid kõige tõenäolisema klassi kohta, vaid ka kvantifitseerida mudeli usaldust selle ennustuse osas. See on oluline teadmaks, millal mudel on ebakindel, mis võib viidata vajadusele täiendavate andmete või mudeli täiustamise järele. Lisaks saab tõenäosusi kasutada edasistes analüüsides, näiteks ebatavaliste või vaieldavate juhtumite tuvastamiseks.