Definition
Klassifikation ist eine Aufgabe des Maschinellen Lernens, bei der Beobachtungen anhand gelernter Datenmuster einer oder mehreren vordefinierten Klassen zugeordnet werden.
Einfach erklärt
Ein Modell schätzt, welche vordefinierte Kategorie oder Kategorien am besten zu einer neuen Beobachtung passen. Es kann auch eine Bewertung oder Wahrscheinlichkeit statt einer endgültigen betrieblichen Entscheidung liefern.
Warum es wichtig ist
Klassifikation unterstützt die skalierbare Bearbeitung von Aufgaben, bei denen Beobachtungen definierten Kategorien zugeordnet werden müssen.
Begriffliche Abgrenzung
Klassifikation prognostiziert kategoriale Ergebnisse und keine kontinuierlichen Zahlenwerte. Binäre, Mehrklassen- und Mehrlabel-Klassifikation sind verwandte Formen; die vorhergesagte Klasse bestimmt für sich allein nicht die zu ergreifende Maßnahme.
Praktische Perspektive
Anwendungen umfassen Spam-Erkennung, Bilderkennung, Dokumentklassifikation und Betrugserkennung. Klassenverteilung, Fehlerkosten und Entscheidungsschwelle können wichtiger sein als die Gesamtgenauigkeit allein.