Classification
Bir girdiyi önceden tanımlanmış kategorilerden birine atayan gözetimli öğrenme görevi.
Sınıflandırma (classification), bir girdiyi önceden tanımlanmış, sonlu sayıdaki kategorilerden birine atamayı amaçlayan bir gözetimli öğrenme (supervised learning) görevidir. Modelin eğitilebilmesi için, her girdinin doğru sınıf etiketiyle birlikte verildiği bir eğitim veri kümesine ihtiyaç vardır; model bu örneklerden, girdinin özellikleri ile doğru sınıf arasındaki ilişkiyi öğrenir ve daha sonra hiç görmediği yeni girdiler için bu ilişkiyi genelleştirerek tahmin yapar. Sınıflandırma ikili veya çok sınıflı olabilir; lojistik regresyon, karar ağaçları, destek vektör makineleri ve derin sinir ağları gibi pek çok farklı algoritma ailesiyle gerçekleştirilebilir.
Sınıflandırma, makine öğrenmesinin en yaygın uygulama biçimlerinden biridir ve hayatın hemen her alanında karşımıza çıkar: e-posta istemcilerinin spam tespiti, bankaların kredi kartı işlemlerinde dolandırıcılık tespiti, görüntü tanıma sistemlerinin bir fotoğraftaki nesneyi tanıması, tıbbi tanı sistemlerinin bir röntgende hastalık belirtisi olup olmadığını değerlendirmesi ve duygu analizi sistemlerinin bir metnin olumlu mu olumsuz mu olduğunu belirlemesi hep birer sınıflandırma problemidir. Modelin başarısı genellikle doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru gibi metriklerle, özellikle sınıflar dengesiz dağıldığında dikkatli biçimde değerlendirilir.
Sınıflandırma, makine öğrenmesinin en yaygın uygulama biçimlerinden biridir ve hayatın hemen her alanında karşımıza çıkar: e-posta istemcilerinin spam tespiti, bankaların kredi kartı işlemlerinde dolandırıcılık tespiti, görüntü tanıma sistemlerinin bir fotoğraftaki nesneyi tanıması, tıbbi tanı sistemlerinin bir röntgende hastalık belirtisi olup olmadığını değerlendirmesi ve duygu analizi sistemlerinin bir metnin olumlu mu olumsuz mu olduğunu belirlemesi hep birer sınıflandırma problemidir. Modelin başarısı genellikle doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru gibi metriklerle, özellikle sınıflar dengesiz dağıldığında dikkatli biçimde değerlendirilir.