Klassifizierungsverfahren

Klassifizierungsverfahren sind statistische oder maschinelle Lernmethoden, die Daten in vorher festgelegte Klassen einordnen. Sie unterscheiden sich von Regressionsmodellen, die fortlaufende Werte schätzen. In der Regel handelt es sich um überwachte Lernaufgaben, bei denen Trainingsdaten Merkmalsvektoren mit bekannten Klassenbezeichnungen bereitstellen. Ziel ist es, eine Funktion zu ermitteln, die neue, unbekannte Beobachtungen möglichst zuverlässig zuordnet.

Typische Algorithmen: k-Nearest Neighbors, Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machines, Naive Bayes und neuronale Netze. Je nach Datenstruktur, Größe des Datensatzes und erforderlicher Interpretierbarkeit werden verschiedene Modelle gewählt. Es kann auch lineare Modelle wie logistische Regression geben, die Wahrscheinlichkeiten statt harter Klassen liefern.

Prozess: Datenaufbereitung und Merkmalsextraktion, Merkmale auswählen oder transformieren, Modelltraining mit gekennzeichneten Beispielen, Validierung zur Optimierung von Hyperparametern, meist durch Cross-Validation. Danach wird das Modell auf einem Testdatensatz bewertet. Ziele sind gute Generalisierung und Vermeidung von Overfitting durch Regularisierung, Ensemble-Methoden oder Reduktion der Dimensionalität.

Leistungsbewertung: Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und ROC-AUC werden je nach Anwendungsfall herangezogen. Bei unausgeglichenen Klassen gewinnen oft Metriken wie F1 oder AUC an Bedeutung. Interpretierbarkeit, Robustheit, Fairness und Datenschutz können ebenfalls Berücksichtigung finden.

Anwendungen reichen von Text- und Bildklassifikation über medizinische Diagnostik bis hin zu Betrugserkennung. Herausforderungen sind Datenqualität, Reproduzierbarkeit, Bias, Skalierung und die Balance zwischen Modellkomplexität und Interpretierbarkeit.