klassifitseerimisülesannetest

Klassifitseerimisülesanded on masinõppe ja statistika tüüpi järelevalve all olevad õppimisülesanded, kus eesmärk on ennustada kategoorilist tulemust ehk klassi. Need erinevad regressioonülesannetest, kus ennustatakse pidevat väärtust. Klassifitseerimisülesannetes kuulub iga sisendandmete üksus ühte eelnevalt määratletud klassi.

Tüüpilised klassifitseerimisülesanded hõlmavad näiteks e-kirja tuvastamist rämpspostiks või mitte-rämpspostiks, piltide kategoriseerimist erinevateks objektideks (nt kass, koer, auto) või meditsiiniliste diagnooside määramist patsiendi sümptomite põhjal. Klassifitseerimisalgoritmid õpivad tundma mustreid ja seoseid sisendandmete ja nende vastavate klasside vahel, et hiljem teha ennustusi uute, nägemata andmete puhul.

Klassifitseerimisülesannete lahendamiseks kasutatakse mitmeid erinevaid meetodeid, sealhulgas loogiline regressioon, tugivektorid (SVM), otsustuspuud, juhuslikud metsad, naabri meetodid ja närvivõrgud. Algoritmi valik sõltub andmestiku omadustest ja ülesande keerukusest.

Klassifitseerimisülesannete hindamiseks kasutatakse erinevaid meetrikuid, nagu täpsus (accuracy), väärtustäpsus (precision), meenutus (recall) ja F1-skoor, mis aitavad hinnata mudeli jõudlust erinevate klasside ennustamisel.