In der Statistik ist Klassifikation das Problem, zu identifizieren, zu welcher einer Reihe von Kategorien eine Beobachtung gehört. Beispiele sind die Zuordnung einer bestimmten E-Mail zur Klasse „Spam“oder „Nicht-Spam“und die Zuordnung einer Diagnose zu einem bestimmten Patienten basierend auf beobachteten Merkmalen des Patienten.
Was versteht man unter Klassifikator beim maschinellen Lernen?
Ein Klassifikator beim maschinellen Lernen ist ein Algorithmus, der Daten automatisch in eine oder mehrere „Klassen“einordnet oder kategorisiert. Eines der häufigsten Beispiele ist ein E-Mail-Klassifikator, der E-Mails scannt, um sie nach Klassenbezeichnung zu filtern: Spam oder kein Spam.
Wozu dient ein Klassifikator?
Ein Klassifikator ist eine Hypothese oder diskretwertige Funktion, die verwendet wird, um bestimmten Datenpunkten (kategoriale) Klassenbezeichnungen zuzuweisen. Im Beispiel der E-Mail-Klassifizierung könnte dieser Klassifikator eine Hypothese für die Kennzeichnung von E-Mails als Spam oder Nicht-Spam sein.
Was versteht man unter einem Klassifikator?
1: eine, die spezifisch klassifiziert: eine Maschine zum Aussortieren der Bestandteile einer Substanz (wie Erz) 2: ein Wort oder Morphem, das mit Zahlen oder Substantiven verwendet wird zählbare oder messbare Objekte.
Was sind Klassifikatoren in KI?
In der Datenwissenschaft ist ein Klassifikator eine Art maschineller Lernalgorithmus, der verwendet wird, um einer Dateneingabe eine Klassenbezeichnung zuzuweisen. … Klassifikatoralgorithmen werden trainiertVerwendung gekennzeichneter Daten; Im Bilderkennungsbeispiel erhält der Klassifikator beispielsweise Trainingsdaten, die Bilder kennzeichnen.
