مشکلات طبقه بندی شامل جمع آوری اطلاعات به کلاس های پیش تعریف شده یا گروه ها است.آنها در زمینه های مختلف مانند مراقبت های بهداشتی، امور مالی و شناخت صحیح از تصویر رایج هستند.

اصول طراحی کلیدی

مدل های طبقه بندی موثر بر چندین اصل اصلی تکیه می کنند، این شامل انتخاب ویژگی های مربوطه، متعادل کردن داده ها و انتخاب الگوریتم های مناسب است.

انتخاب و آمادگی داده ها

انتخاب ویژگی شامل شناسایی دقیق ترین متغیرهای آموزنده است که به مراحل پردازش دقیق داده ها مانند عادی سازی، مدیریت ارزش های از دست رفته و رمزگذاری متغیرهای کاتوریک عملکرد مدل را بهبود می بخشد.

الگوریتم های مشترک و برنامه های کاربردی

الگوریتم های محبوب برای طبقه بندی شامل درختان تصمیم، دستگاه های بردار پشتیبانی و شبکه های عصبی است که در مناطقی مانند تشخیص اسپم، تشخیص پزشکی و تشخیص تصویر استفاده می شود.هر برنامه نیاز به تنظیم دقیق و اعتبار دارد.

  • درختان تصمیم
  • پشتیبانی ماشین آلات
  • شبکه های عصبی
  • نزدیک ترین همسایه ها