Hvad Er Klassifikation
Klassifikation er en overvåget læringsopgave, hvor målet er at forudsige klassen af en forekomst ved hjælp af dens egenskaber. Modellen lærer ud fra mærkede eksempler i et træningssæt og tildeler derefter en klasse til nye, ukendte data.
Regression forudsiger en kontinuerlig numerisk værdi (f.eks. pris), som kan antage mange mulige værdier. Klassifikation forudsiger en kategori-værdi (f.eks. type af slik), hvor der vælges én mulighed fra et begrænset sæt af klasser.
Der findes flere typer klassifikation:
- Binær klassifikation: målet har to mulige udfald (spam/ikke spam, cookie/ikke cookie);
- Multiklassifikation: tre eller flere mulige kategorier (spam/vigtig/reklame/andet; cookie/marshmallow/slik);
- Multilabel-klassifikation: en forekomst kan tilhøre flere klasser samtidigt (en film kan være action og komedie; en e-mail kan være vigtig og arbejdsrelateret).
For de fleste ML-modeller skal målet kodes som et tal. Ved binær klassifikation kodes udfald typisk som 0/1 (f.eks. 1 - cookie, 0 - ikke cookie). Ved multiklassifikation kodes udfald typisk som 0, 1, 2, ... (f.eks. 0 - slik, 1 - cookie, 2 - marshmallow).
Mange forskellige modeller kan udføre klassifikation. Nogle eksempler inkluderer:
- k-Nearest Neighbors;
- Logistisk regression;
- Beslutningstræ;
- Random Forest.
Alle disse er implementeret i scikit-learn-biblioteket og er nemme at anvende.
Ingen maskinlæringsmodel er overlegen i forhold til andre. Hvilken model der præsterer bedst, afhænger af den specifikke opgave.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Can you explain the difference between binary, multi-class, and multi-label classification in more detail?
What are some common use cases for classification and regression?
How do I choose which classification model to use for my data?
Awesome!
Completion rate improved to 4.17Hvad Er Klassifikation
Stryg for at vise menuen
Klassifikation er en overvåget læringsopgave, hvor målet er at forudsige klassen af en forekomst ved hjælp af dens egenskaber. Modellen lærer ud fra mærkede eksempler i et træningssæt og tildeler derefter en klasse til nye, ukendte data.
Regression forudsiger en kontinuerlig numerisk værdi (f.eks. pris), som kan antage mange mulige værdier. Klassifikation forudsiger en kategori-værdi (f.eks. type af slik), hvor der vælges én mulighed fra et begrænset sæt af klasser.
Der findes flere typer klassifikation:
- Binær klassifikation: målet har to mulige udfald (spam/ikke spam, cookie/ikke cookie);
- Multiklassifikation: tre eller flere mulige kategorier (spam/vigtig/reklame/andet; cookie/marshmallow/slik);
- Multilabel-klassifikation: en forekomst kan tilhøre flere klasser samtidigt (en film kan være action og komedie; en e-mail kan være vigtig og arbejdsrelateret).
For de fleste ML-modeller skal målet kodes som et tal. Ved binær klassifikation kodes udfald typisk som 0/1 (f.eks. 1 - cookie, 0 - ikke cookie). Ved multiklassifikation kodes udfald typisk som 0, 1, 2, ... (f.eks. 0 - slik, 1 - cookie, 2 - marshmallow).
Mange forskellige modeller kan udføre klassifikation. Nogle eksempler inkluderer:
- k-Nearest Neighbors;
- Logistisk regression;
- Beslutningstræ;
- Random Forest.
Alle disse er implementeret i scikit-learn-biblioteket og er nemme at anvende.
Ingen maskinlæringsmodel er overlegen i forhold til andre. Hvilken model der præsterer bedst, afhænger af den specifikke opgave.
Tak for dine kommentarer!
