Классификация – это метод машинного обучения, который присваивает метку или класс определенной выборке входных данных на основе определенных функций или характеристик. Это задача обучения с учителем, что означает, что модель обучается на размеченных данных и учится предсказывать класс входной выборки, находя закономерности и взаимосвязи в обучающих данных. .

Существует несколько типов алгоритмов классификации, в том числе:

  1. Двоичная классификация. Это включает в себя классификацию входной выборки по одному из двух классов, таких как «спам» или «не спам» в случае системы фильтрации электронной почты.
  2. Мультиклассовая классификация. Это включает в себя классификацию входной выборки в один из нескольких классов, таких как «собака», «кошка» и «птица» в случае системы классификации изображений.
  3. Логистическая регрессия. Это линейная модель, используемая для бинарной классификации. Он оценивает вероятность того, что входная выборка принадлежит определенному классу, с помощью логистической функции.
  4. Деревья решений. Это древовидные модели, используемые для задач классификации и регрессии. Они делают прогнозы, изучая ряд простых правил принятия решений, основанных на характеристиках входных данных.
  5. Машины опорных векторов (SVM). Это линейные модели, используемые как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они находят гиперплоскость в пространстве признаков, которая максимально разделяет разные классы.
  6. K-ближайшие соседи (KNN). Это непараметрический метод, используемый для классификации и регрессии. Он делает прогнозы на основе класса «k» ближайших соседей входной выборки.
  7. Наивный байесовский метод. Это вероятностный классификатор, основанный на теореме Байеса. Он делает прогнозы на основе вероятности принадлежности входной выборки к определенному классу с учетом его характеристик.

Краткое содержание

В целомклассификация – это важный метод машинного обучения, используемый во многих приложениях, включая классификацию изображений и текста, обнаружение мошенничества и медицинскую диагностику.

Удачного обучения!!!

⊂◉‿◉つ

Для практической реализации посетите мой репозиторий Github.

Об авторе: я Амбариш, энтузиаст науки о данных. В настоящее время я изучаю машинное обучение / глубокое обучение / НЛП / компьютерное зрение, и если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь со мной в моем профиле Linkedin.