Klassifitseerimisülesanne

Klassifitseerimisülesanne on masinõppe ülesanne, mille eesmärk on määrata, millisesse kategooriasse või klassi kuulub antud sisend. See on üks fundamentaalsemaid ja laialdasemalt kasutatavaid masinõppe tüüpe. Klassifitseerimisülesannete puhul on tegemist järelevalve all õppimise vormiga, kus mudelit treenitakse märgistatud andmetega, st iga treeningandme punktile on eelnevalt määratud õige klass.

Klassifitseerimisülesannete näideteks on e-kirjade liigitus spämmi ja mitte-spämmi hulka, piltide tuvastamine (nt kas pildil on kass või koer), meditsiiniliste piltide analüüs haiguste tuvastamiseks või krediiditaotluste hindamine, et otsustada, kas taotlus kiita heaks või tagasi lükata.

Klassifitseerimisülesannete lahendamiseks kasutatakse mitmesuguseid algoritme, sealhulgas loogiline regressioon, tugivektorimasinad (SVM), otsustuspuud, juhuslikud metsad, naabrus algoritmid (k-NN) ja neurovõrgud. Algoritmi valik sõltub andmestiku omadustest ja ülesande keerukusest. Klassifitseerimisülesande edukust hinnatakse erinevate metrikate abil, nagu täpsus, pöördetäpsus, rekall ja F1-skoor.