maskinlæringsklassifisering
Maskinlæringsklassifisering, også kjent som klassifisering i maskinlæring, er en prosess innen overvåket maskinlæring der algoritmer lærer å tilordne data til forhåndsdefinerte kategorier eller klasser. Målet er å utvikle en modell som kan forutsi klassen for nye, usette datapunkter basert på mønstrene den har lært fra treningsdata.
Prosessen starter med et datasett der hvert datapunkt er merket med sin korrekte klasse. Denne merkingen fungerer
Det finnes en rekke algoritmer for maskinlæringsklassifisering, hver med sine styrker og svakheter. Noen av de
Klassifisering har et bredt spekter av bruksområder i den virkelige verden. Eksempler inkluderer spamfiltrering i e-post,