klassificeringsuppgift

En klassificeringsuppgift är en uppgift inom datavetenskap och maskininlärning där målet är att tilldela varje indata en etikett från ett givet antal klasser. Uppgiften är vanligtvis övervakad och används när det går att definiera distinkta kategorier, till exempel e-post som skräppost eller legitimt meddelande, eller bilder som innehåller olika föremål.

I en klassificeringsmodell används data som består av indata (X) och deras tillhörande etiketter (y). Modellen tränas på en märkt uppsättning data och utvärderas sedan på en separat uppsättning för att bedöma hur väl den generaliserar till ny data. Dataförberedelse är ofta en viktig del, inklusive hantering av saknade värden, kodning av kategoriska variabler och normalisering av numeriska egenskaper.

Vanliga algoritmer inkluderar logistisk regression, beslutsträd, slumpmässiga skogar, k-närmaste grannar (kNN), stödvektormaskiner och olika typer av neurala nätverk. Valet av algoritm påverkas av antal klasser (binär eller multiclass), dataegenskaper och krav på tolkbarhet samt beräkningsresurser.

Utvärdering görs ofta med en separationsuppsättning eller genom korsvalidering och innefattar mått som noggrannhet, precision, recall, F1-poäng och area under ROC-kurvan (AUC). En konfusionsmatris används också för att illustrera felklassificeringar.

Klassificeringsuppgifter används inom många områden, som textklassificering, bildklassificering och medicinsk diagnostik. Vanliga utmaningar är klassobalans, överanpassning och risk för bias i data, vilket kräver lämplig hantering och noggrann validering.