Binäre Klassifikation

term_id: binary_classification

Category: basic_concepts

Definition

Die binäre Klassifikation ist ein grundlegendes Problem des maschinellen Lernens, bei dem die Ausgabvariable kategorisch ist und genau zwei mögliche Ergebnisse hat, wie zum Beispiel wahr/falsch oder Spam/Nicht-Spam. Algorithmen wie die logistische Regression, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines werden häufig für diese Aufgabe eingesetzt.

Summary

Eine Aufgabe des überwachten Lernens, bei der das Ziel darin besteht, für jede Eingabeinstanz eine von zwei möglichen Klassen vorherzusagen.

Key Concepts

  • Entscheidungsgrenze
  • Konfusionsmatrix
  • Logistische Regression
  • Genauigkeitsmetriken

Use Cases

  • Spam-Erkennung
  • Medizinische Diagnose
  • Betrugserkennung