Предсказание класса объекта на основе признаков

Табличная классификация — это задача машинного обучения, в которой целью является предсказание класса объекта на основе набора признаков, представленных в табличной форме. В отличие от регрессии, где предсказывается числовое значение, в задаче классификации модель должна присвоить объекту одну из заранее определённых категорий или меток (классов) на основе данных признаков.

Основные возможности:

1. Прогнозирование категорий: Задача классификации позволяет предсказывать, к какому классу принадлежит объект, используя информацию о его характеристиках. Например, на основе данных о заболевании пациента (возраст, симптомы, анализы) можно классифицировать его как больного или здорового.
2. Обработка табличных данных: Классификация обычно работает с табличными данными, где каждый экземпляр данных представлен как строка с признаками (столбцами), например, различные характеристики товаров, клиентов, объектов и т.д. Это позволяет эффективно анализировать и классифицировать объекты с помощью алгоритмов машинного обучения.
3. Типы классификации: Задача может быть бинарной (два класса), многоклассовой (несколько классов) или многометочной (несколько меток для каждого объекта). Это даёт гибкость при решении различных задач классификации.
4. Использование различных алгоритмов: Для задачи классификации используются различные алгоритмы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, метод опорных векторов (SVM), KNN и нейронные сети.
5. Обучение и оценка моделей: Классификация требует подготовки обучающих данных и оценки качества модели с помощью метрик, таких как точность (accuracy), полнота (recall), F1-меры и матрица ошибок.