Hva er klassifisering
Klassifisering er en overvåket læringsoppgave der målet er å forutsi klassen til en forekomst ved hjelp av dens egenskaper. Modellen lærer fra merkede eksempler i et treningssett og tilordner deretter en klasse til nye, ukjente data.
Regresjon predikerer en kontinuerlig numerisk verdi (f.eks. pris), som kan ha mange mulige verdier. Klassifisering predikerer en kategorisk verdi (f.eks. type godteri), og velger ett alternativ fra et begrenset sett med klasser.
Det finnes flere typer klassifisering:
- Binær klassifisering: målet har to mulige utfall (spam/ikke spam, cookie/ikke cookie);
- Flerklasses klassifisering: tre eller flere mulige kategorier (spam/viktig/annonse/annet; cookie/marshmallow/candy);
- Fleretikett-klassifisering: en instans kan tilhøre flere klasser samtidig (en film kan være action og komedie; en e-post kan være viktig og jobbrelatert).
For de fleste ML-modeller må du kode målet som et tall. For binær klassifisering kodes utfall vanligvis som 0/1 (f.eks. 1 - cookie, 0 - ikke cookie). For flerklasses klassifisering kodes utfall vanligvis som 0, 1, 2, ... (f.eks. 0 - candy, 1 - cookie, 2 - marshmallow).
Mange ulike modeller kan utføre klassifisering. Noen eksempler inkluderer:
- k-Nearest Neighbors;
- Logistisk regresjon;
- Beslutningstre;
- Random Forest.
Alle disse er implementert i scikit-learn-biblioteket og er enkle å bruke.
Ingen maskinlæringsmodell er overlegne noen annen. Hvilken modell som gir best ytelse avhenger av den spesifikke oppgaven.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
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 4.17Hva er klassifisering
Sveip for å vise menyen
Klassifisering er en overvåket læringsoppgave der målet er å forutsi klassen til en forekomst ved hjelp av dens egenskaper. Modellen lærer fra merkede eksempler i et treningssett og tilordner deretter en klasse til nye, ukjente data.
Regresjon predikerer en kontinuerlig numerisk verdi (f.eks. pris), som kan ha mange mulige verdier. Klassifisering predikerer en kategorisk verdi (f.eks. type godteri), og velger ett alternativ fra et begrenset sett med klasser.
Det finnes flere typer klassifisering:
- Binær klassifisering: målet har to mulige utfall (spam/ikke spam, cookie/ikke cookie);
- Flerklasses klassifisering: tre eller flere mulige kategorier (spam/viktig/annonse/annet; cookie/marshmallow/candy);
- Fleretikett-klassifisering: en instans kan tilhøre flere klasser samtidig (en film kan være action og komedie; en e-post kan være viktig og jobbrelatert).
For de fleste ML-modeller må du kode målet som et tall. For binær klassifisering kodes utfall vanligvis som 0/1 (f.eks. 1 - cookie, 0 - ikke cookie). For flerklasses klassifisering kodes utfall vanligvis som 0, 1, 2, ... (f.eks. 0 - candy, 1 - cookie, 2 - marshmallow).
Mange ulike modeller kan utføre klassifisering. Noen eksempler inkluderer:
- k-Nearest Neighbors;
- Logistisk regresjon;
- Beslutningstre;
- Random Forest.
Alle disse er implementert i scikit-learn-biblioteket og er enkle å bruke.
Ingen maskinlæringsmodell er overlegne noen annen. Hvilken modell som gir best ytelse avhenger av den spesifikke oppgaven.
Takk for tilbakemeldingene dine!
