Model klasyfikacji to rodzaj modelu uczenia maszynowego, który służy do przewidywania przynależności obserwacji do jednej z kilku klas. Model ten wykorzystuje zbiór danych treningowych, które zawierają informacje o klasie, do której należą obserwacje, a następnie na podstawie tych informacji szacuje prawdopodobieństwo przynależności do każdej z klas.
Istnieje wiele rodzajów modeli klasyfikacji, w tym drzewa decyzyjne, algorytmy SVM (Support Vector Machines), sieci neuronowe, algorytmy k-najbliższych sąsiadów i wiele innych. Każdy z tych modeli opiera się na innych metodach szacowania prawdopodobieństw.
Drzewa decyzyjne to jedna z najprostszych form modeli klasyfikacji. Model ten tworzy drzewo decyzyjne, które dzieli zbiór danych na coraz mniejsze podzbiory w zależności od wartości zmiennych niezależnych. Algorytmy SVM wykorzystują hiperpłaszczyzny do separacji danych w przestrzeni wielowymiarowej. Sieci neuronowe naśladują sposób, w jaki działa mózg, aby nauczyć się rozpoznawać wzorce w danych. Algorytmy k-najbliższych sąsiadów szacują przynależność obserwacji do klas, na podstawie podobieństwa do obserwacji w zbiorze treningowym.
Przed zastosowaniem modelu klasyfikacji, ważne jest dokładne zrozumienie danych i celów badawczych. Ważne jest również, aby zastosować odpowiedni model, który najlepiej odpowiada danemu problemowi.
Informację o tym czym są modele AI i jakie inne wyróżniamy znajdziesz TUTAJ.
