Co to jest klasyfikator?
Klasyfikator w kontekście uczenia maszynowego to model, który jest przeszkolony w zakresie przewidywania kategorii lub klasy danego punktu danych wejściowych. Jest to podstawowa koncepcja uczenia się nadzorowanego, gdzie algorytm uczy się na podstawie oznakowanych danych szkoleniowych, aby przewidywać niewidoczne dane. Klasyfikatory są szeroko stosowane w różnych zastosowaniach
Jaki jest cel dopasowania klasyfikatora w szkoleniu i testowaniu regresji?
Dopasowanie klasyfikatora do szkolenia i testowania regresji ma kluczowe znaczenie w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Głównym celem regresji jest przewidywanie ciągłych wartości liczbowych na podstawie cech wejściowych. Istnieją jednak scenariusze, w których zamiast przewidywania wartości ciągłych musimy klasyfikować dane w oddzielne kategorie.