klassifitseerimistõenäosust

Klassifitseerimistõenäosus viitab tõenäosusele, et antud sisend või objekt kuulub teatud kategooriasse. Masinõppe kontekstis on see ühe klassifitseerimismudeli väljund, mis hindab, kui suure kindlusega mudel ennustab, et sisend kuulub konkreetsele klassile. Need tõenäosused on tavaliselt vahemikus 0 kuni 1, kus 1 tähendab täielikku kindlust antud klassi kuulumises ja 0 tähendab, et mudel peab selle klassi kuulumist võimatuks.

Klassifitseerimistõenäosusi kasutatakse erinevatel eesmärkidel. Neid saab kasutada klassifitseerimismudelite tulemuste järjestamiseks, võimaldades rakendustel näidata kõige tõenäolisemaid tulemusi esimesena. Samuti võimaldavad need kasutajatel seada läveväärtusi, et otsustada, millal tulemust tuleks pidada kehtivaks. Näiteks võib e-posti rämpsustuse tuvastamise süsteem ennustada rämpsposti klassi kuuluvuse tõenäosust. Kui tõenäosus ületab teatud läveväärtust, liigitatakse e-kiri rämpspostiks.

Mitmed klassifitseerimisalgoritmid, nagu logistiline regressioon, naabrite algoritm ja tugivektorid masinad (SVM), saavad väljastada klassifitseerimistõenäosusi. Tõenäosuste arvutamise täpsus võib sõltuda kasutatud algoritmist ja selle treeningandmetest. Mõnikord on oluline hinnata neid tõenäosusi hoolikalt, eriti rakendustes, kus ennustuste täpsus on kriitilise tähtsusega.