klassifikatsiooniülesanneteks

Klassifikatsiooniülesanne on masinõppe tüüp, kus eesmärgiks on määrata objekt või vaatlus ühte eelmääratletud kategooriasse. Need kategooriad on tavaliselt diskreetsed ja eelnevalt teada. Näiteks võib eesmärk olla e-kirja liigitamisena "spämmi" või "mitte-spämmi" hulka, või pildi liigitamisena "kassi" või "koera" hulka.

Klassifikatsiooniülesanded jagunevad kaheks peamiseks tüübiks: binaarne klassifikatsioon, kus on ainult kaks võimalikku kategooriat, ja mitmeklassiline klassifikatsioon, kus kategooriaid on kolm või rohkem. Mudeli treenimiseks kasutatakse märgistatud andmestikku, kus iga vaatlus on juba õigesse kategooriasse kuuluvaks määratud. Seejärel õpib algoritm tuvastama mustreid ja tunnuseid, mis eristavad erinevaid klasse.

Klassifikatsiooniülesannete lahendamiseks kasutatakse mitmesuguseid algoritme, sealhulgas logistlikku regressiooni, tugivektorimasinaid (SVM), otsustuspuud, juhuslikke metsi ja neuraalseid võrke. Mudeli jõudlust hinnatakse erinevate meetrikate abil, nagu täpsus, täpsus, tundlikkus ja F1-skoor, et tagada selle efektiivsus reaalse maailma rakendustes. Klassifikatsioon on laialdaselt kasutusel paljudes valdkondades, sealhulgas piltide tuvastamine, tekstianalüüs, meditsiiniline diagnoosimine ja finantsriskide hindamine.