Как классифицируются данные в сфере машинного обучения?

Классификация данных в машинном обучении — это процесс присвоения объектам различных категорий или классов на основе определённых признаков и шаблонов. trainingdata.ru

Некоторые типы классификации данных:

• Бинарная классификация. www.surfing.ai dzen.ru Предполагает два возможных класса меток. dzen.ru Пример: обнаружение спама в электронной почте (спам или нет). dzen.ru
• Мультиклассовая классификация. www.surfing.ai dzen.ru Охватывает задачи с более чем двумя классами. www.surfing.ai Пример: распознавание животных на изображениях (кошки, собаки, птицы и т. д.). www.surfing.ai
• Классификация по нескольким меткам. www.edureka.co dzen.ru Каждому образцу присваивается набор меток или целевых показателей. www.edureka.co Пример: статья может быть помечена несколькими тегами, включая «технологии», «финансы» и «здоровье». www.surfing.ai
• Несбалансированная классификация. www.surfing.ai dzen.ru Количество примеров в классах распределяется неравномерно. dzen.ru Пример: обнаружение мошеннических операций. dzen.ru
• Иерархическая классификация. www.surfing.ai Набор меток структурирован или вложен (классы организованы в иерархию). www.surfing.ai Пример: классификация категорий продуктов в платформе электронной коммерции. www.surfing.ai

Для классификации данных в машинном обучении используют различные алгоритмы, например: логистическую регрессию, дерево решений, метод опорных векторов, наивный байесовский классификатор и другие. trainingdata.ru tproger.ru